Introduction à l’Optimisation par PROmpting
Dans un monde de plus en plus numérisé, l’optimisation des algorithmes et des processus est une tâche essentielle. Cependant, les optimiseurs dérivés rencontrent souvent des difficultés dans les applications du monde réel. En réponse à ce défi, DeepMind a proposé une nouvelle technique : l’Optimisation par PROmpting (OPRO). Celle-ci repose sur l’utilisation de Grands Modèles de Langage (LLM) comme optimiseurs. Au lieu de définir le problème d’optimisation en termes mathématiques ou algorithmiques, il est décrit en langage naturel. Cela permet à la méthode d’être adaptable et flexible, car on peut modifier la description du problème ou ajouter des instructions spécifiques pour guider le processus d’optimisation.
Fonctionnement et avantages de l’OPRO
Le fonctionnement de l’OPRO commence par un « meta-prompt » qui comprend une description du problème, des exemples, des instructions et des solutions précédentes. À partir de ces informations, le LLM génère des solutions candidates basées sur la description du problème et les solutions précédentes. Ces solutions sont évaluées et notées, ajoutant les optimales au meta-prompt pour enrichir le contexte et améliorer les futures itérations.
Les avantages d’OPRO sont notables. La capacité des LLM à comprendre le langage naturel permet de décrire des tâches sans avoir besoin de spécifications formelles. De plus, il est possible de spécifier des métriques d’objectif et des instructions supplémentaires pour guider l’optimisation. Enfin, les LLM ont la capacité de détecter des motifs dans le contexte, ce qui leur permet d’identifier une trajectoire d’optimisation basée sur les exemples fournis.
Validation et potentiel d’OPRO
Pour valider OPRO, DeepMind a effectué des tests sur deux problèmes mathématiques connus : la régression linéaire et le « problème du voyageur de commerce ». Bien que les résultats obtenus ne soient pas la manière la plus optimale de résoudre ces problèmes, ils sont prometteurs et démontrent le potentiel de la technique.
De plus, OPRO a un grand potentiel pour optimiser les prompts des LLM. La sortie d’un modèle dépend largement de l’ingénierie du prompt, et OPRO peut aider à optimiser ce processus pour des modèles comme OpenAI’s ChatGPT et Google’s PaLM.
Un exemple d’utilisation d’OPRO est la tâche de trouver le prompt optimal pour résoudre des problèmes mathématiques en mots. Grâce à la génération et à l’évaluation de différents prompts d’optimisation, il est possible d’améliorer itérativement les performances jusqu’à atteindre la convergence.
Dans des tests effectués avec plusieurs LLMs des familles PaLM et GPT, des résultats intrigants ont été obtenus qui démontrent des différences dans le comportement du LLM en fonction du prompt. Cela souligne l’importance d’une bonne ingénierie du prompt et le potentiel d’OPRO pour l’améliorer.
Conclusion
Bien que nous devions éviter l’anthropomorphisation des LLMs, les avantages clairs d’OPRO sont évidents. Cette technique permet une exploration systématique de l’espace des prompts possibles de LLM. Bien qu’il y ait encore une incertitude sur la façon dont elle se maintiendra dans les applications du monde réel, elle a un grand potentiel pour faire avancer notre compréhension de la façon dont fonctionnent les LLMs.
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