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Concepts d'ingénierie rapides
L'ingénierie rapide fait référence à la pratique consistant à optimiser la saisie textuelle dans un grand modèle de langage (LLM) afin d'obtenir les réponses souhaitées. L'incitation aide un LLM à effectuer une grande variété de tâches, notamment la classification, la réponse aux questions, la génération de code, l'écriture créative, etc. La qualité des instructions que vous fournissez à un LLM peut avoir un impact sur la qualité des réponses du modèle. Cette section fournit les informations nécessaires pour démarrer avec une ingénierie rapide. Il couvre également les outils qui vous aideront à trouver le format d'invite le mieux adapté à votre cas d'utilisation lorsque vous utilisez un LLM sur Amazon Bedrock.
Note
Tous les exemples de ce document sont obtenus via des appels d’API. La réponse peut varier en raison de la nature stochastique du processus de génération du LLM. Sauf indication contraire, les invites sont écrites par des employés AWS.
Amazon Bedrock inclut des modèles de différents fournisseurs. Vous trouverez ci-dessous une liste des directives techniques rapides pour ces modèles.
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Guide d'invite Amazon Nova Micro, Lite et Pro : bonnes pratiques pour expliquer les modèles Amazon Nova
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Guide d'instructions Amazon Nova Canvas : génération d'images avec Amazon Nova
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Guide d'instructions Amazon Nova Reel : génération de vidéos avec Amazon Nova
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Anthropic Claude guide rapide du modèle : https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
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Cohere guide rapide : https://txt.cohere.com/how-to-train-your- pet-llm-prompt-engineering
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AI21 Labs Guide rapide du modèle Jurassic : ingénierie rapide https://docs.ai21.com/docs/
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Meta Llama 2 guide rapide : https://ai.meta.com/llama/get-started/
#prompting -
Stability AI guide rapide : https://platform.stability. ai/docs/getting-démarré
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Mistral AI guide rapide : https://docs.mistral. ai/guides/prompting_capacités/
Avertissement : les exemples présentés dans ce document utilisent les modèles de texte actuellement disponibles dans Amazon Bedrock. Ce document contient également des consignes générales sur les invites. Pour consulter les guides spécifiques aux modèles, reportez-vous à leur documentation respective sur Amazon Bedrock. Ce document sert de point de départ. Bien que les exemples de réponses suivants soient générés à l’aide de modèles spécifiques sur Amazon Bedrock, vous pouvez également utiliser d’autres modèles dans Amazon Bedrock pour obtenir des résultats. Les résultats peuvent différer d’un modèle à l’autre, car chaque modèle possède ses propres caractéristiques de performance. La sortie que vous générez à l’aide des services d’IA correspond à votre contenu. En raison de la nature même du machine learning, la sortie peut ne pas être unique d’un client à l’autre. De même, les services peuvent générer des résultats identiques ou similaires d’un client à l’autre.
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