Techniques pour améliorer les modèles LLM
Dans un contexte où les fenêtres de contexte s’allongent, le Corpus-In-Context (CiC) prompting émerge comme une méthode prometteuse pour améliorer la cohérence et l’efficacité des longs prompts. Google a démontré que cette technique pouvait augmenter la précision de récupération d’informations de 21 % par rapport aux méthodes traditionnelles. Cet article examine comment structurer efficacement un prompt CiC pour maximiser les performances des modèles de langage.
Points clés
- Google a lancé le modèle Gemini 1.5 Pro, supportant une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens.
- Anthropic a introduit le modèle Claude 3 avec un support de fenêtre de 200K tokens.
- OpenAI propose le modèle GPT-4o, capable de gérer 128K tokens.
- La technique de CiC a amélioré la précision de récupération d’informations de 21 % sur des questions de forums en ligne.
- Le benchmark LOFT a été développé par Google pour évaluer les performances des modèles avec des fenêtres de contexte longues.
À retenir
Alors, si vous voulez que votre modèle de langage soit aussi brillant qu’un étudiant en fin d’année, il est temps d’adopter le CiC prompting. Après tout, qui n’aimerait pas voir une amélioration de 21 % dans ses résultats ? Et n’oubliez pas, structurer vos prompts est presque aussi important que de structurer votre vie – un peu d’organisation peut faire des merveilles !
Sources
