Prompting Few Shot

Le Prompting Few Shot est une technique clé en intelligence artificielle qui consiste à fournir au modèle un petit nombre d’exemples précis au sein du prompt pour l’aider à comprendre et à accomplir une tâche spécifique. Contrairement au zero-shot prompting, où aucune démonstration n’est donnée, le few shot permet d’orienter le modèle plus efficacement en illustrant ce que l’on attend comme réponse. Cette méthode est particulièrement utile lorsque les données d’entraînement sont limitées ou lorsque l’on souhaite rapidement obtenir des résultats précis sans recourir à un entraînement supplémentaire.
Le Prompting Few Shot s’utilise principalement dans des contextes variés comme la classification de texte, la traduction, la génération de réponses dans un chatbot ou la correction grammaticale. Le lecteur apprendra à construire des prompts efficaces, à sélectionner des exemples pertinents et à organiser le contenu du prompt de manière à maximiser la qualité des réponses générées.
En maîtrisant cette technique, vous pourrez améliorer significativement les performances de vos applications AI dans le monde professionnel, notamment dans le service client, la rédaction automatique ou encore l’analyse de données, tout en optimisant le temps et les ressources nécessaires.

Ce prompt de base illustre la structure classique du Prompting Few Shot. La première ligne définit clairement le rôle du modèle (« helpful assistant »), ce qui aide à orienter ses réponses. Ensuite, deux exemples simples de conversion de température sont fournis, montrant explicitement le format attendu : un « Input » (entrée) suivi d’un « Output » (sortie). Ces exemples permettent au modèle de saisir la relation à reproduire.
Enfin, la demande concrète est formulée : convertir 25°C en Fahrenheit. Cette organisation claire réduit l’ambiguïté et augmente la probabilité que le modèle produise une réponse correcte. En pratique, ce type de prompt est adaptable à d’autres conversions, classifications ou tâches répétitives où un petit nombre d’exemples suffit à guider le modèle.
Pour améliorer ce prompt, on peut varier la complexité des exemples ou le style de sortie (par exemple en ajoutant des explications), ou encore utiliser des exemples négatifs pour renforcer la précision.

Ce prompt plus avancé met en scène un chatbot de support client expert. Il utilise trois exemples concrets de questions courantes avec leurs réponses appropriées et polies, illustrant la structure attendue d’une interaction. Chaque exemple est clair et cohérent, aidant le modèle à comprendre comment formuler ses réponses en termes de ton, de précision et de style.
La consigne finale demande au modèle de générer une réponse adaptée à une nouvelle question client, en s’appuyant sur les exemples donnés. Cette approche est très utile dans les environnements professionnels où il faut automatiser des réponses personnalisées et cohérentes. On peut enrichir ce prompt en ajoutant des informations spécifiques sur les produits, ou en adaptant la tonalité selon le public cible.
Des variations possibles incluent l’utilisation de réponses plus formelles ou décontractées, ou encore l’intégration de scénarios plus complexes avec plusieurs étapes dans la réponse.

Bonnes pratiques et erreurs fréquentes
Bonnes pratiques :

1. Sélectionner des exemples représentatifs et pertinents qui couvrent bien le spectre de la tâche.
2. Maintenir un format homogène pour faciliter la reconnaissance des modèles d’entrée et de sortie.
3. Utiliser entre 2 et 5 exemples pour un bon équilibre entre guidance et limite de tokens.

4. Définir clairement le rôle du modèle et le contexte pour orienter la génération.
   Erreurs fréquentes :

5. Fournir des exemples ambigus ou mal formatés, ce qui désoriente le modèle.

6. Mélanger plusieurs styles ou structures d’exemples dans un même prompt.
7. Surcharger le prompt avec trop d’exemples, ce qui peut dépasser les capacités du modèle.
8. Omettre de spécifier le contexte ou la tâche, ce qui conduit à des réponses génériques.
   Conseils pour améliorer les prompts :

• Simplifier ou clarifier les exemples si les réponses sont inexactes.
• Tester différentes quantités et diversités d’exemples pour trouver l’optimum.
• Garder une structure claire avec des séparateurs explicites entre exemples.
• Réviser régulièrement les exemples en fonction des retours obtenus.
  Iterer et affiner vos prompts est essentiel pour améliorer la qualité et la pertinence des résultats.

Techniques avancées et prochaines étapes
Le Prompting Few Shot peut être enrichi par des techniques avancées telles que le Chain-of-Thought prompting, qui incite le modèle à expliciter sa réflexion étape par étape, améliorant la résolution de tâches complexes. Il s’intègre également parfaitement avec le zero-shot prompting pour les cas sans exemples et avec le fine-tuning pour des personnalisations poussées.
Les applications multi-modales combinant texte et images représentent un autre axe d’évolution, permettant de traiter des tâches plus riches. Pour aller plus loin, il est recommandé d’explorer l’optimisation automatique des prompts, les cadres de prompt engineering, ainsi que l’apprentissage interactif et le RLHF (Renforcement avec Retour Humain).
La pratique régulière et l’expérimentation sont les clés pour maîtriser cette compétence, en adaptant les prompts à divers domaines et scénarios, et en analysant systématiquement les résultats pour affiner vos approches.