6 bonnes pratiques pour bien prompter o1 d'OpenAI
Lancé en préversion le 12 septembre dernier, le modèle o1 d'OpenAI représente une avancée majeure en matière d'intelligence artificielle. Ce modèle ne se contente pas de générer rapidement des réponses, il a été conçu pour approfondir son raisonnement, notamment en vue d'adresser des problèmes complexes en matière de finance, de physique ou de mathématiques. Il est essentiel d'en comprendre les spécificités pour en optimiser les prompts et exploiter pleinement son potentiel. Cet article fait le point sur 6 bonne pratiques essentielles pour prendre en main o1.
1. Simplifiez vos prompts
Contrairement aux modèles précédents comme GPT-4, le modèle o1 fonctionne mieux avec des instructions simples et directes. Son architecture interne lui permet de générer des chaînes de raisonnement complexes à partir d'informations minimales. Les prompts excessivement détaillés peuvent réduire ses performances, car ils interfèrent avec sa capacité à raisonner de manière autonome.
Pour maximiser son efficacité, il est recommandé d'être clair et concis, en formulant ses questions directement. Il est aussi conseillé d'éviter la sur-explication et de faire confiance au modèle pour comprendre le contexte et inférer les détails manquants. Bref, le mieux est de se concentrer sur le problème central sans surcharger le prompt avec des informations inutiles. Par exemple, plutôt que de donner des instructions détaillées pour résoudre un problème mathématique complexe, un prompt simple comme "Résous cette équation et explique ton raisonnement : 3x² + 7x - 2 = 0" sera plus efficace.
2. Réduisez le nombre d'exemples
Avec les modèles précédents d'OpenAI comme GPT-4, les instructions détaillées et l'utilisation de nombreux exemples (technique connue sous le nom de "few-shot learning") étaient essentielles pour orienter la réponse. Avec o1, ces pratiques peuvent être contre-productives. Le modèle est conçu pour réfléchir de manière plus autonome. Fournir trop d'exemples ou de détails peut limiter sa capacité à trouver des solutions créatives ou efficaces.
Ainsi, il est conseillé de limiter le nombre d'exemples. Un seul exemple pertinent est suffisant, et dans certain cas, il ne sera pas forcément nécessaire. De même, il conseillé de laisser o1 gérer sa propre chaîne de raisonnement sans imposer d'étapes explicites. Cela permet au modèle de mobiliser pleinement son potentiel pour résoudre des problèmes complexes, en particulier dans des domaines comme l'analyse de données ou la modélisation prédictive.
3. Utilisez des délimiteurs
Si le modèle o1 préfère la simplicité, il arrive que certaines tâches nécessitent plus de structure au sein du prompt, en particulier les traitements complexes ou lors de la gestion de plusieurs éléments d'information. Dans ce cas, les délimiteurs peuvent être très utiles pour organiser les inputs.
Les délimiteurs aident à séparer clairement les différentes parties du prompt. Les triples guillemets permettront de distinguer les instructions du texte. Les balises XML seront utilisées pour structurer le prompt en sections (par exemple : <instruction>Analyser les données suivantes</instruction>) et les tirets ou astérisques pour marquer les points clés. L'utilisation de telles structures permet de fournir une clarté sans surcharger le modèle, tout en optimisant le traitement d'informations complexes.
4. Adaptez le contexte à la tâche
Bien que le modèle o1 puisse fonctionner efficacement avec des prompts simples, cela ne signifie pas qu'il faille négliger le contexte. En particulier pour des tâches complexes, fournir un contexte pertinent est crucial. Cependant, l'astuce consiste à trouver un équilibre entre offrir suffisamment d'informations pour que le modèle comprenne la tâche et éviter de l'inonder de détails inutiles.
Partant de là, il sera pertinent de limiter le contexte à l'essentiel. Pour les tâches comme l'analyse de grands ensembles de données, il est conseillé de fournir un aperçu général sans entrer dans les détails superflus. o1 est capable de déductions avancées. D'où la nécessité de faire confiance à son processus de raisonnement interne pour remplir les éventuelles lacunes du prompt. Par exemple, dans le cadre de l'analyse de données volumineuses ou de modélisation complexe, il peut être préférable d'énoncer brièvement le domaine du problème (ex : prédiction des tendances du marché) et de laisser le modèle explorer les solutions.
5. Exploitez les capacités avancées de raisonnement du modèle
L'une des grandes forces du modèle o1 réside dans ses capacités de raisonnement interne. Contrairement aux versions antérieures de GPT, o1 est capable de réfléchir à des problèmes complexes avant de formuler une réponse. Cela ouvre la porte à des interactions sophistiquées, permettant aux data scientists d'aborder des questions qui nécessitaient auparavant un découpage en étapes plus simples.
Cela signifie qu'il est maintenant possible d'explorer des requêtes plus nuancées et complexes en une seule fois. Par exemple, dans le cadre de la recherche scientifique, vous pourriez poser une question nécessitant une analyse croisée de plusieurs paramètres sans avoir à diviser la tâche en sous-étapes, ce qui n'était pas le cas avec les anciens modèles.
6. Restez minimaliste dans le RAG
Lorsque vous combinez o1 avec des techniques comme la génération augmentée par récupération (RAG), la clé est de rester sélectif avec les données fournies. Etant donné qu'o1 excelle dans le traitement d'informations précises, il est préférable de prioriser la qualité des données à la quantité. Cela est particulièrement vrai pour les tâches spécifiques aux domaines ciblés par le modèle (par exemple, l'ingénierie ou la finance), où des informations précises et pertinentes peuvent considérablement améliorer la précision des réponses.