Le "few-shot prompting" est une méthode qui consiste à donner à un modèle de langage comme GPT plusieurs exemples (shots) pour aider à informer le modèle sur la tâche spécifique à réaliser. Cela permet au modèle de mieux comprendre le contexte et l'objectif de la requête, même si celle-ci est complexe ou nuancée. Voici un exemple de "few-shot" prompting conçu pour un modèle de langage, où l'objectif est de transformer des phrases passives en phrases actives.
Prompt : Transforme les phrases suivantes de la voix passive à la voix active :
1. Le livre a été lu par Marie. 2. Les cookies ont été faits par les enfants. 3. La chanson est chantée par l'artiste.
Réponses : 1. 2. 3.
Réponse attendue du modèle : 1. Marie a lu le livre. 2. Les enfants ont fait les cookies. 3. L'artiste chante la chanson.
Dans cet exemple de "few-shot" prompting, on fournit au modèle un format clair pour la tâche demandée : transformer des phrases de la voix passive à la voix active.
Les exemples sont directement suivis par des espaces pour les réponses, indiquant au modèle la structure attendue pour sa sortie.
Ce type d'instruction aide le modèle à comprendre non seulement le type de transformation linguistique souhaité, mais aussi le format dans lequel la réponse doit être formulée.
