Extraction du Prompt Système
L'extraction du prompt système est une attaque qui piège un chatbot IA pour qu'il révèle le contenu de son prompt système confidentiel — exposant la logique mét...
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AI Security
System Prompt
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Le rôle d’un prompt dans un LLM
Les prompts jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des LLM. Ils servent de principal mécanisme d’interaction entre les utilisateurs et ces modèles. En formulant efficacement vos requêtes ou instructions, vous pouvez influencer de manière significative la qualité et la pertinence des réponses générées par le LLM. De bons prompts sont essentiels pour exploiter tout le potentiel des LLM, que ce soit pour des applications professionnelles, la création de contenu ou la recherche.
Comment un prompt est-il utilisé dans un LLM ?
Les prompts sont utilisés de différentes manières pour guider la sortie d’un LLM. Voici quelques approches courantes :
- Zero-Shot Prompting : Donner au LLM une tâche sans aucun exemple. Par exemple, demander directement, « Traduis ‘cheese’ en français. »
- One-Shot Prompting : Fournir un exemple pour illustrer la tâche. Par exemple, « Traduire de l’anglais au français : cheese => fromage. Maintenant, traduisez ‘bread’. »
- Few-Shot Prompting : Offrir plusieurs exemples pour guider le modèle. Par exemple, « Traduire de l’anglais au français : cheese => fromage, bread => pain. Maintenant, traduisez ‘apple’. »
- Chain-of-Thought Prompting : Inclure des étapes de raisonnement détaillées dans le prompt pour aider le modèle à générer une réponse réfléchie. Par exemple, « Si vous avez 5 pommes et que vous en achetez 3 de plus, combien de pommes avez-vous ? D’abord, vous avez 5 pommes. Puis, vous en ajoutez 3 de plus, ce qui fait un total de 8 pommes. »
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Concevoir des prompts efficaces dans un LLM
Créer des prompts efficaces implique clarté et spécificité. Voici quelques conseils :
- Clarté : Utilisez un langage simple et sans ambiguïté. Évitez le jargon et le vocabulaire complexe. Par exemple, plutôt que de demander « Qui a gagné les élections ? », précisez « Quel parti a remporté les élections générales de 2023 au Paraguay ? »
- Spécificité : Fournissez le contexte nécessaire. Au lieu de demander « Génère une liste de titres pour mon autobiographie », soyez spécifique : « Génère une liste de dix titres pour mon autobiographie. Le livre raconte mon parcours d’aventurier ayant mené une vie peu conventionnelle, rencontré de nombreuses personnalités différentes et trouvé finalement la paix dans le jardinage. »
- Instructions positives : Formulez vos directives de manière positive. Au lieu de dire « Ne fais pas des titres trop longs », précisez « Chaque titre doit comporter entre deux et cinq mots. »
Techniques avancées de prompting
Few-Shot et Chain-of-Thought Prompting
Les chercheurs ont constaté que fournir des exemples (few-shot prompting) ou inclure des étapes de raisonnement détaillées (chain-of-thought prompting) peut considérablement améliorer les performances du modèle. Par exemple :
- Few-Shot Prompting : « Traduire de l’anglais au français : cheese => fromage, bread => pain. Maintenant, traduisez ‘apple’. »
- Chain-of-Thought Prompting : « Roger a 5 balles de tennis. Il en achète 6 de plus. Combien a-t-il de balles de tennis en tout ? D’abord, Roger a 5 balles de tennis. Puis, il en achète 6 de plus, ce qui fait qu’il a maintenant 11 balles de tennis. »
Prompting structuré
Structurer votre prompt de manière pertinente peut guider le LLM à générer des réponses plus précises et pertinentes. Par exemple, si la tâche concerne le service client, vous pourriez commencer par un message système : « Vous êtes un agent IA amical qui peut fournir une assistance au client concernant sa commande récente. »
