Meta Prompting : Révolutionner l'ingénierie des prompts pour les LLMs

Cet article explore le meta prompting, une technique utilisant les grands modèles de langage (LLMs) pour créer et affiner les prompts. Il détaille plusieurs méthodes de meta prompting, notamment la méthode de collaboration entre Stanford et OpenAI utilisant un LLM « chef d'orchestre » pour coordonner les LLMs experts ; l'apprentissage à partir de prompts contrastés (LCP) d'Amazon, qui améliore les prompts en comparant les bons et les mauvais ; l'ingénieur de prompts automatique (APE), Prompt Agent, l'ingénierie de prompts conversationnelle (CPE), DSPy et TEXTGRAD. L'article compare leurs forces et faiblesses, soulignant comment ces méthodes améliorent significativement l'efficacité de l'ingénierie des prompts. Enfin, il présente des outils de génération de prompts de plateformes comme PromptHub, Anthropic et OpenAI, simplifiant la mise en œuvre du meta prompting et débloquant tout le potentiel des LLMs.