Exploiter les capacités des LLM avec la technique de la Chaine de pensée
Cet article explore la technique de la Chaine de pensée (Chain of Thought ou CoT), une méthode efficace pour améliorer les performances des prompts dans le cadre du LLM Engineering. L’auteur explique en détail le fonctionnement de cette technique et fournit des exemples concrets d’application dans différents cas d’usage, tels que la génération de contenu, la création d’entités structurées, le workflow d’agents et l’extraction d’informations pour répondre à des questions. La Chaine de pensée s’avère être un outil puissant pour les Prompt Engineers souhaitant tirer le meilleur parti des capacités des LLM.
Points clés
- La Chaine de pensée est une technique qui exploite les capacités probabilistes des LLM pour renforcer le champ sémantique de ce que l’on souhaite faire générer
- Elle consiste à donner des exemples ou faire générer des étapes intermédiaires au LLM pour mieux guider la génération de la réponse finale
- La Chaine de pensée peut s’appliquer dans de nombreux cas d’usage du LLM Engineering, comme la génération de contenu, la création d’entités structurées, le workflow d’agents ou l’extraction d’informations
- Elle permet d’utiliser deux leviers lors de l’inférence : le texte du prompt initial et les étapes de génération intermédiaires
- La Chaine de pensée explicite (en donnant des exemples du résultat attendu) et la Chaine de pensée interne (en demandant au LLM de générer des étapes intermédiaires) sont deux techniques complémentaires
- La Chaine de pensée peut être découpée dans une Chaine de prompt pour encore améliorer les performances, au prix d’une latence et de coûts plus élevés
À retenir
La Chaine de pensée s’avère être un outil incontournable dans la boîte à outils du Prompt Engineer. En exploitant les capacités des LLM de manière intelligente, cette technique permet d’obtenir des résultats bien plus performants et fiables que la simple génération directe. Bien que cela puisse impliquer une complexité et un coût plus élevés, les bénéfices en termes de qualité du contenu généré en valent largement la peine. Les Prompt Engineers avisés n’hésiteront pas à faire de la Chaine de pensée leur nouvelle meilleure amie !
Sources
