Comment les prompts évoluent-ils avec les modèles LLM et quelles meilleures pratiques adopter ?

24 Tem 15:00

Je me demande comment structurer un prompt pour obtenir des réponses précises tout en restant flexible. Certains recommandent d'utiliser des instructions explicites, d'autres préfèrent laisser le modèle deviner le contexte. Quels sont, selon vous, les critères essentiels pour éviter les biais et les ambiguïtés ? Avez‑vous testé des formats particuliers comme les listes à puces ou les exemples en chaîne ? Comment mesurez‑vous l’efficacité d’un prompt : par la pertinence des résultats, le taux de réussite ou le temps de génération ? Partagez vos expériences, astuces ou ressources qui vous ont aidé à améliorer vos prompts. Vous pensez que l’avenir du prompt engineering passera par des standards ou par une personnalisation extrême ?