Saviez-vous que vous pouvez écrire des invites LLM comme s'il s'agissait de programmes ? Vous pouvez utiliser le langage de votre choix ou en inventer un (pseudo-code) tant qu'il a du sens. Les capacités de recherche de motifs d'un modèle de langage détermineront ce que vous essayez de diriger, et il exécutera (une variation) ce que vous lui avez demandé de faire. Ce ne sera pas tout à fait la même chose à chaque fois (et cela pourrait être une caractéristique). Vous pouvez l'essayer ici dans SkyDeck.ai (inscription) et expérimenter l'utilisation de différents LLM pour voir comment les résultats diffèrent. L'application de cette technique à votre propre utilisation de l'IA peut ajouter un multiple à votre productivité.

Poésie programmatique

Par exemple, vous pouvez demander à un LLM :

Vous pouvez aussi lui demander, par programmation, d'écrire trois types de poèmes en trois langues sur trois sujets. Il vous fournira la plupart des combinaisons. Voici comment procéder.

Tout d'abord, je définis les types de poèmes à produire. J'imagine une variable appelée "poem_type" et je présente les types au format Json :

Je fais quelque chose de similaire pour les matières poétiques et les langues :

Vous décrivez ensuite la logique de ce qu'il faut faire avec ces données, en y faisant référence de manière logique. J'ai copié le style des modèles sans logique de la moustache pour créer trois niveaux de boucles imbriquées. S'il s'agissait d'un programme, nous nous attendrions à ce que 3 x 3 x 3 = 9 poèmes différents soient produits. Mais un LLM en fera autant qu'il le souhaite, et votre production pourrait être interrompue en raison des limitations de la fenêtre contextuelle.

Copiez et collez tout cela dans l'espace de travail GenStudio de SkyDeck et sélectionnez un LLM comme OpenAI GPT-4 ou Anthropic Claude2 et vous obtiendrez un résultat comme celui-ci :

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