Qu’est-ce que la technique du « prompt-à-prompt »?

Le « prompt-to-prompt » est une technique de génération de langage utilisant des modèles d’IA. L’idée de base est d’entraîner un modèle à générer une réponse à une question ou « prompt », puis d’utiliser cette réponse comme entrée pour générer une nouvelle question ou prompt, et ainsi de suite. À chaque itération, le modèle est « échauffé » avec le résultat précédent, ce qui lui permet d’obtenir une réponse plus précise et plus cohérente au fur et à mesure qu’il avance dans le dialogue.

Dans certains projets, comme celui-ci, cette technique est utilisée pour améliorer la génération de texte dans un modèle conversationnel, où l’objectif est que les réponses générées soient cohérentes et conservent un contexte logique. Le projet peut faire appel à diverses techniques de modélisation et d’apprentissage automatique pour y parvenir, et peut également inclure diverses mesures pour évaluer les performances du modèle.

Une application potentielle est la génération d’images, où un modèle entraîné à l’aide de la méthode prompt-to-prompt pourrait générer des images cohérentes et connexes à partir d’une image d’entrée ou d’une invite. Cela peut être utile, par exemple, pour générer des croquis à partir d’une description verbale ou pour générer des images d’un bâtiment à partir d’un plan d’étage.

Exemple de l’utilisation de cette technique appliquée aux images. Avec un texte changeant, nous sommes en mesure de modifier les éléments d’une image afin qu’elle évolue en fonction du besoin.

Une autre application est l’édition d’images, où un modèle entraîné à l’aide de la méthode prompt-to-prompt pourrait éditer une image donnée en fonction d’une série d’invites ou de commandes données. Par exemple, il peut supprimer les objets indésirables d’une image ou ajuster la couleur ou l’exposition en fonction d’un ensemble de spécifications.

Exemples d’utilisation :

1. Chatbots: l’une des applications les plus courantes est celle des chatbots. En formant un modèle d’invite à invite, vous pouvez améliorer la capacité du chatbot à maintenir une conversation cohérente et naturelle, et à mieux comprendre et répondre aux questions de l’utilisateur.
2. Génération de poèmes et de littérature: un modèle de type « prompt-to-prompt » peut également être utilisé pour générer automatiquement des poèmes ou des histoires. En entraînant un modèle avec des exemples de poésie ou de littérature, le modèle est capable de générer un texte cohérent et créatif dans le même style.
3. Génération de réponses dans un forum ou un chat: Dans un forum ou un chat, les réponses aux questions ou aux commentaires peuvent être générées automatiquement grâce à un modèle prompt à prompt entraîné. L’idée est que la réponse soit cohérente et pertinente par rapport au contexte de la conversation et qu’elle réponde de manière appropriée à la question ou au commentaire.
4. Génération de questions dans un questionnaire automatique: Une autre application intéressante consiste à générer des questions dans un questionnaire automatique, où le modèle utilise les réponses données pour générer des questions connexes et pertinentes pour l’utilisateur.
5. Amélioration de la génération des sous-titres: la génération des sous-titres peut également être améliorée, afin que le texte généré soit cohérent et pertinent par rapport au contexte de la vidéo, et que le sous-titre suive la conversation de manière naturelle et cohérente.