Ingénierie prompte pour LLMs

Préface

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Depuis que OpenAI a présenté GPT-2 au début de l'année 2019, les grands modèles de langage (LLMs) ont rapidement changé notre monde. En 2019, si, en tant que codeur, tu avais une question technique, alors tu cherchais une réponse sur Internet. Le plus souvent, il n'y aurait pas de réponse, ne laissant que l'option de poster sur un quelconque forum de questions-réponses dans l'espoir peut-être vain que quelqu'un puisse te répondre. Mais aujourd'hui, au lieu de casser ton flux, il te suffit de demander à un assistant LLM un commentaire direct sur le code sur lequel tu travailles. De plus, tu peux même t'engager dans une session de jumelage où l'assistant écrit le code selon tes spécifications. Il ne s'agit là que du domaine du génie logiciel, et des changements tectoniques similaires commencent à se faire sentir dans presque tous les domaines que tu peux nommer.

Si cette révolution a lieu, c'est parce que le LLM est véritablement une technologie révolutionnaire qui permet de réaliser dans un logiciel ce qui, auparavant, ne pouvait être fait que par l'interaction humaine. Les LLM peuvent générer du contenu, répondre à des questions, extraire des données tabulaires d'un texte en langage naturel, résumer un texte, classer des documents, traduire et (en principe) faire à peu près tout ce que tu peux faire avec du texte - sauf que les LLM le feront ...