Comment former efficacement ChatGPT : des méthodes simples et éprouvées

Obtenir que ChatGPT réponde à vos attentes n’est pas toujours simple. Que vous cherchiez à obtenir de meilleures réponses, à personnaliser son comportement ou à l’adapter à vos besoins spécifiques, l’entraînement peut sembler complexe. Mais il n’existe pas de solution miracle : il existe différentes manières d’améliorer ses performances. Ce guide présente des méthodes pratiques et concrètes, au-delà du discours marketing sophistiqué. Vous découvrirez comment utiliser de meilleures invites, affiner vos propres données, exploiter les intégrations et guider le modèle grâce au feedback. L’objectif est d’adapter ChatGPT à vos besoins, sans vous prendre la tête.

Comment former ChatGPT ?

Méthode 1 : Entraînez-vous avec de meilleures invites

C’est probablement le point de départ le plus simple : il s’agit d’affiner votre façon de poser les questions. Parfois, le problème ne vient pas du modèle, mais de la formulation. De meilleures invites peuvent améliorer considérablement la qualité des réponses, surtout si vos premières tentatives aboutissent à des réponses vagues ou hors sujet. C’est un atout, car des invites claires et précises guident ChatGPT plus efficacement, réduisant ainsi les corrections manuelles constantes.

• Utilisez un langage clair et direct. Ne laissez pas de questions ouvertes si vous recherchez quelque chose de précis.
• Ajoutez du contexte concernant votre public ou vos objectifs. Imaginez un bref briefing, du genre : « Expliquez ceci à un débutant.»
• Décomposez les tâches complexes en étapes plus petites. Au lieu de demander « Expliquez comment ça marche », essayez plutôt « Expliquez étape par étape comment X se produit ».
• Donnez des exemples du résultat souhaité. Par exemple, montrez un exemple de réponse ou le format que vous préférez.

Conseil de pro : sur certaines configurations, il vaut la peine d’essayer la fonctionnalité ChatGPT Canvas pour visualiser les flux d’invites ou expérimenter rapidement plusieurs invites.

Méthode 2 : Affiner avec vos propres données

C’est ici que la magie se personnalise. Le peaufinage consiste à alimenter ChatGPT avec des exemples issus de votre cas d’utilisation spécifique, afin de l’adapter à votre langage, votre jargon ou votre style. En général, vous devez collecter des données de qualité, et non pas simplement des données superflues, et les formater en échantillons d’entrées-sorties appariés, comme des fichiers JSONL. Ensuite, vous téléchargez cet ensemble de données vers l’API d’OpenAI pour le peaufiner.

1. Collectez des données pertinentes. Pensez aux e-mails, aux manuels ou aux documents utilisés par votre équipe.
2. Formatez-les en exemples structurés, par exemple avec une invite et une réponse claires.
3. Utilisez la ligne de commande ou un outil comme le guide de réglage fin OpenAI pour télécharger votre ensemble de données, impliquant généralement des commandes telles que openai fine-tunes create -t your_data.jsonl -m curie.
4. Surveillez le processus, puis testez et affinez en fonction des réponses.

Conseil : Vous ne savez pas à quoi devrait ressembler votre jeu de données ? Consultez les exemples existants dans des référentiels ouverts ou testez en créant d’abord quelques exemples manuellement. Parfois, un petit jeu de données peut considérablement modifier la qualité du résultat.

Méthode 3 : Utiliser des incorporations et des outils externes

C’est un peu plus avancé, mais performant sur le plan technique. Les intégrations permettent à ChatGPT d’extraire des informations de vos documents ou de votre base de données de contenu, ce qui est utile pour citer des informations provenant de sources internes ou de FAQ. Vous générez des intégrations à partir de vos fichiers, puis vous connectez une base de données vectorielle (comme Pinecone ou Weaviate) pour une récupération rapide.

1. Créez des incorporations à partir de vos documents. Vous pouvez utiliser des commandes telles que openai embeddings.create -input yourfile.txt -model text-embedding-ada-002.
2. Stockez-les dans une base de données vectorielle pour une recherche rapide.
3. Lors de l’exécution, récupérez des extraits pertinents à l’aide de la recherche de similarité et transmettez-les comme contexte lors de l’interrogation de ChatGPT.

Cette configuration permet d’ancrer les réponses dans votre contenu, notamment pour les documents, les manuels ou les FAQ. J’utilise cette méthode pour des manuels de formation complexes : le modèle est ainsi plus précis et pertinent.

Méthode 4 : Renforcer par le feedback

Un peu de patience, mais cela fonctionne vraiment à long terme. Plus vous notez ou reformulez les réponses, plus vous indiquez au modèle ce qui est bon et ce qui ne l’est pas. Certaines interfaces vous permettent d’approuver ou de refuser, ou de laisser des commentaires. Ces retours peuvent vous aider à personnaliser votre expérience ou simplement à comprendre comment élaborer de meilleures invites.

1. Évaluez les réponses dans l’application lorsque cela est possible.
2. Si la réponse est mauvaise, reformulez votre invite et réessayez.
3. Notez les problèmes récurrents : il peut s’agir d’une mauvaise interprétation de votre ton ou de détails clés manquants.

Ce n’est pas une gratification instantanée, mais au fil du temps, vous aurez une idée des invites ou des paramètres qui fonctionnent le mieux, un peu comme lorsque vous dressez un animal de compagnie.

Meilleures pratiques pour la formation de ChatGPT

En pratique, une combinaison de données d’ingénierie et de formation rapides produit les meilleurs résultats. Privilégiez la simplicité au départ, privilégiez la qualité et n’hésitez pas à expérimenter. Une revue régulière des résultats permet d’éviter les dérives, notamment entre les différentes tâches ou projets. Et n’oubliez jamais : la diversité des exemples favorise une meilleure généralisation.

• Commencez par des invites simples et bien définies.
• Validez les réponses pour vous assurer qu’elles sont correctes : rien de pire que de faire aveuglément confiance à la première réponse.
• Incorporez divers exemples pour couvrir les cas limites.
• Maintenez une structure cohérente pour vos invites si vous effectuez des ajustements.

Que signifie réellement la formation ChatGPT ?

Honnêtement, il s’agit d’un mélange d’ajustements des invites et d’optimisation des modèles avec vos propres données. Parfois, une simple modification de la formulation suffit ; d’autres fois, il faut explorer les jeux de données et les API. Ces deux éléments contribuent à façonner la réponse du système, mais répondent à des besoins différents. Déclencher de meilleurs résultats instantanément ou créer une version personnalisée adaptée à votre cas d’utilisation spécifique.

• Ajuster les invites pour orienter les réponses dans la bonne direction.
• Réglage précis avec des données personnalisées pour les besoins les plus précis.

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