Fine tuning vs prompt engineering : principales différences

Les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent être personnalisés de deux manières principales : l’ingénierie d’invite et le fine tuning. La principale différence réside dans le fait que l’ingénierie des invites modifie les invites pour guider les connaissances existantes du modèle, tandis que le fine tuning réapprend au modèle à partir de nouvelles données afin d’adapter son comportement ou son expertise dans le domaine.

L’ingénierie de prompts (prompt engineering) est généralement l’approche la plus rapide et la plus légère. Le fine tuning est plus puissant mais nécessite davantage de ressources et de savoir-faire technique.

Le prompt engineering est préférable pour l’expérimentation rapide, les tâches flexibles et les cas où vous n’avez pas besoin d’un comportement personnalisé à long terme.

Le fine tuning est préférable pour construire des outils spécifiques, réduire les biais et améliorer les performances dans des contextes particuliers.

Quels sont les avantages de l’ingénierie de prompts par rapport au fine tuning ?

Le prompt engineering vous permet d’adapter de grands modèles linguistiques sans toucher à leur processus de formation. Au lieu de réentraîner le modèle, vous affinez simplement votre façon de poser des questions ou de donner des instructions. C’est donc le point d’entrée le plus pratique pour quiconque expérimente l’IA.

Les principaux avantages du prompt engineering sont les suivants :

• Rapidité et flexibilité. Vous n’avez pas besoin de passer des semaines à préparer des ensembles de données ou à exécuter des tâches de formation. En modifiant les invites, vous pouvez ajuster les résultats du modèle presque instantanément. Cette fonction est utile pour le brainstorming, la création de prototypes rapides ou la gestion de tâches qui changent souvent.
• Coût moins élevé. Le fine tuning nécessite de la puissance de calcul et du stockage, ce qui peut s’avérer coûteux. Avec l’ingénierie de prompts, tout ce dont vous avez besoin est l’accès au LLM. Il s’agit donc d’une option économique pour les startups, les indépendants ou les petites équipes.
• Aucune préparation des données n’est nécessaire. La constitution d’un ensemble de données pour le fine tuning prend du temps et nécessite des connaissances techniques. L’ingénierie de prompts permet de sauter complètement cette étape. Vous pouvez tester vos idées sans avoir à collecter des milliers d’exemples.
• Agréable à l’œil. Travaux d’ingénierie de prompts dans les différents modules d’apprentissage tout au long de la vie. Que vous utilisiez ChatGPT, Gemini ou un autre modèle, des prompts bien structurés peuvent guider le résultat sans nécessiter de formation supplémentaire.
• Plus facile à entretenir. Si les exigences de votre projet changent, il est beaucoup plus rapide de mettre à jour une invite que de refaire des réglages fins. L’ingénierie de prompts est donc idéale pour les projets qui nécessitent des ajustements fréquents.

Pour approfondir les exemples pratiques, consultez notre guide sur le prompt engineering.

Quels sont les inconvénients du prompt engineering par rapport au fine tuning ?

Bien que le prompt engineering soit rapide et rentable, ce n’est pas toujours la meilleure solution. Comme vous travaillez dans les limites d’un modèle existant, vous devez garder à l’esprit certains compromis.

Voici les principaux inconvénients d’un recours exclusif au prompt engineering :

• Résultats moins cohérents. Même si les messages sont rédigés avec soin, les résultats peuvent varier. Par exemple, poser deux fois la même question peut donner des réponses légèrement différentes. Cette incohérence peut être un problème si vous avez besoin de résultats fiables et reproductibles.
• Personnalisation limitée. Étant donné que vous n’entraînez pas le modèle, vous ne pouvez pas lui enseigner de nouvelles connaissances. Si vous avez besoin d’un modèle qui comprenne des données médicales spécifiques, des documents juridiques ou des directives d’entreprise, une ingénierie de prompts ne suffira pas.
• Problèmes de mise à l’échelle. Lorsque les projets deviennent complexes, vous pouvez avoir besoin de dizaines d’invites enchaînées pour obtenir les bons résultats. Cela augmente le risque d’erreurs et rend le flux de travail plus difficile à gérer au fil du temps.
• Rétention des préjugés. Les grands modèles de langage sont formés sur d’énormes ensembles de données, qui peuvent contenir des biais. L’incitation ne supprime pas ces préjugés, elle ne fait que les contourner. Le fine tuning est le moyen le plus efficace d’ajuster le comportement d’un modèle dans ce domaine.
• Forte dépendance à l’égard des compétences rapides. La qualité des résultats dépend fortement de la façon dont les messages sont rédigés. En l’absence d’une structure ou d’une stratégie claire, les résultats peuvent être faibles ou non pertinents. Il est essentiel d’apprendre les meilleures pratiques de l’ingénierie de prompts si l’on veut obtenir des résultats cohérents.

En résumé, le prompt engineering est un excellent point de départ, mais il a des limites. Si votre projet nécessite de la précision, de l’expertise dans un domaine ou une automatisation à grande échelle, le fine tuning peut être mieux adapté.

Quels sont les avantages du fine tuning ?

Le fine tuning ne se limite pas à l’ajustement des invites : il modifie en fait la façon dont un modèle “pense” en l’entraînant à nouveau sur la base de nouvelles données. Il s’agit donc d’une option plus solide lorsque vous avez besoin d’une fiabilité à long terme, d’une expertise dans le domaine ou de performances constantes.

Voici les principaux avantages du fine tuning d’un LLM :

• Connaissances spécifiques à un domaine. Le fine tuning vous permet d’entraîner le modèle sur des ensembles de données spécialisés, tels que des documents de recherche médicale, des contrats juridiques ou des tickets d’assistance d’entreprise. De cette manière, le modèle développe une expertise dans votre domaine et fournit des réponses beaucoup plus précises.
• Réduire les préjugés. Au cours de la préformation, les LLM sont souvent influencés par des préjugés. Le fine tuning vous permet d’entraîner à nouveau le modèle à l’aide d’ensembles de données équilibrés qui minimisent les comportements indésirables et améliorent l’équité.
• Des résultats cohérents. Contrairement au prompt engineering, qui peut produire des résultats légèrement différents à chaque fois, les modèles affinés sont plus stables. Une fois formés, ils répondent de manière prévisible à la même requête, ce qui les rend fiables pour des tâches professionnelles répétées.
• Meilleur investissement à long terme. Si l’ingénierie de prompts, elle n’est pas toujours évolutive. Le peaufinage permet de créer une version personnalisée du modèle que vous pouvez utiliser de manière répétée sans avoir à redéfinir les prompts pour chaque situation. Ceci est particulièrement précieux si votre organisation utilise l’IA pour le support client, la génération de contenu ou d’autres opérations quotidiennes à l’échelle.

En investissant dans le fine tuning, les entreprises peuvent aligner un modèle d’IA sur la voix de leur marque, leur connaissance du secteur et leurs besoins en matière de conformité. Elle nécessite plus de ressources au départ, mais elle est payante en termes de performance et de précision.

Prompt engineering vs fine tuning : Quelle est la différence dans le processus ?

La principale différence entre le prompt engineering et le fine tuning réside dans la manière dont vous adaptez le modèle à vos besoins. Les deux approches peuvent améliorer les résultats, mais leurs méthodes de travail sont totalement différentes :

• Le prompt engineering consiste à élaborer de meilleures instructions. Vous guidez le comportement du modèle en affinant la façon dont vous posez les questions, en ajoutant un contexte ou en fixant des contraintes. Le modèle n’apprend rien de nouveau, il interprète simplement vos instructions de manière plus efficace.
• Le fine tuning implique le recyclage du modèle lui-même. Au lieu de modifier vos invites, vous fournissez au modèle de nouvelles données afin qu’il puisse mettre à jour ses modèles internes. Au fil du temps, le modèle devient plus performant pour traiter des sujets, des styles ou des tâches spécifiques.

En bref, l’ingénierie de prompts modifie la façon dont vous interagissez avec le modèle, tandis que le fine tuning modifie le modèle lui-même.

Cela a également une incidence sur l’effort requis. L’ingénierie de prompts est rapide et légère, ce qui la rend propice à l’expérimentation. Le fine tuning est gourmand en ressources, mais il permet d’obtenir des améliorations plus profondes et plus durables.

Comment fonctionne le prompt engineering ?

Le prompt engineering fonctionne en façonnant soigneusement les instructions que vous donnez à un grand modèle linguistique (LLM). Au lieu de modifier la formation du modèle, vous vous concentrez sur l’entrée – l’invite – pour influencer la sortie.

Au fond, le processus est simple : vous modifiez les prompts pour rendre votre demande claire et structurée. Mais pour obtenir des résultats fiables, l’ingénierie de prompts implique souvent d’expérimenter différentes techniques :

1. Des instructions claires. Le modèle est plus performant lorsque vous êtes spécifique. Par exemple, au lieu de demander “Rédigez un plan marketing”, vous pourriez dire “Créez un plan marketing d’une page pour un nouveau service d’abonnement au café appelé “Bean Box”, destiné aux jeunes professionnels âgés de 25 à 35 ans”. Se concentrer sur une stratégie de médias sociaux utilisant Instagram et TikTok, en décrivant des types de contenu spécifiques et un budget de 5 000 dollars pour le premier trimestre.”
2. Définition du rôle. Vous pouvez guider le modèle en lui attribuant un rôle, par exemple “Vous êtes un expert en cybersécurité”. Cela permet d’adopter un ton plus professionnel ou axé sur un domaine particulier.
3. Contexte et exemples. L’ajout d’informations contextuelles ou la présentation d’exemples de réponses aide le modèle à rester sur la bonne voie. Cette approche, connue sous le nom d’incitation à quelques reprises, est particulièrement efficace pour les tâches complexes.

Pour les cas d’utilisation avancés, les équipes utilisent un processus structuré de prompt tuning. Il s’agit de tester systématiquement des variantes, d’appliquer des modèles et d’affiner les prompts jusqu’à ce que le modèle produise des résultats cohérents.

Le principal avantage est la rapidité : il n’est pas nécessaire de procéder à une nouvelle formation ou de disposer de vastes ensembles de données. Au lieu de cela, vous pouvez ajuster la façon dont vous formulez les instructions et constater des changements immédiats dans le comportement du modèle.

Conseil d’expert

La meilleure façon d’apprendre le prompt engineering est l’expérimentation ludique. Commencez par une idée simple et voyez de combien de façons différentes vous pouvez la demander à l’IA. Changez un mot, ajoutez une contrainte telle que “dans le style d’un journaliste des années 1920” ou demandez-lui d’endosser un personnage spécifique. La chose la plus concrète qu’un débutant puisse faire est de tenir un petit “journal de bord” de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. Vous découvrirez rapidement que l’élaboration du message parfait est un processus créatif de raffinement et d’itération.

Mantas Lukauskas

Ingénieur IA chez Hostinger

Comment fonctionne le fine tuning ?

Le fine tuning va au-delà de l’incitation en recyclant un grand modèle linguistique (LLM) avec de nouvelles données. Au lieu d’ajuster la façon dont vous posez les questions, vous modifiez le modèle lui-même afin qu’il fonctionne mieux dans des situations spécifiques. Le fine tuning est donc particulièrement utile lorsque le modèle doit suivre des règles strictes ou traiter des sujets très spécialisés.

Le processus comporte généralement trois étapes principales :

1. Collecte et préparation des données. Pour affiner efficacement le réglage, vous avez besoin d’un ensemble de données qui reflète les connaissances ou le comportement que vous souhaitez que le modèle apprenne. Par exemple, un chatbot d’assistance à la clientèle peut être formé sur des tickets d’assistance réels, tandis qu’un modèle d’assistant médical peut être formé sur des notes cliniques soigneusement examinées.
2. Réentraînement du modèle. Une fois que l’ensemble de données est prêt, il est introduit dans le modèle au cours d’une phase d’entraînement. Les paramètres du modèle sont ajustés de manière à ce qu’il commence à reconnaître des modèles à partir de vos données. Il peut s’agir d’un fine tuning supervisé (lui apprendre à suivre des instructions directes) ou d’un réglage des instructions (lui apprendre à répondre dans un style spécifique).
3. Test et validation. Après la formation, le modèle affiné doit être testé. Cela permet de s’assurer qu’il ne se contente pas de mémoriser des exemples, mais qu’il applique réellement les connaissances dans de nouveaux contextes. La validation permet également de confirmer que les biais indésirables ont été réduits et que le modèle fonctionne de manière fiable.

Le fine tuning nécessite plus de temps, de ressources et de connaissances techniques que le prompt engineering. Cependant, le résultat est un modèle qui semble conçu spécialement pour votre cas d’utilisation – qu’il s’agisse de répondre à des questions de clients, de générer du contenu spécifique à un secteur ou de travailler dans le respect d’exigences strictes de conformité.

Quels sont les avantages du prompt engineering ?

Une ingénierie de prompts ne modifie peut-être pas le modèle lui-même, mais elle permet de débloquer beaucoup de valeur avec un minimum d’efforts. C’est souvent la première étape que les développeurs, les créateurs et les entreprises franchissent lorsqu’ils explorent l’IA, car elle ne nécessite pas d’infrastructure particulière ni de grands ensembles de données.

Les principaux avantages du prompt engineering sont les suivants :

• Adaptation rapide. Vous pouvez modifier le comportement d’un modèle en quelques minutes, simplement en réécrivant les prompts. Par exemple, si vous avez besoin de réponses plus courtes pour un chatbot ou de plus de détails techniques pour un rapport, il suffit d’ajuster les instructions.
• Accessibilité. Contrairement au fine tuning, qui nécessite souvent des compétences en codage et des connaissances en matière d’apprentissage automatique, l’ingénierie des prompts est quelque chose que tout le monde peut commencer à expérimenter. Si vous pouvez rédiger des instructions claires, vous pouvez commencer à améliorer les résultats du modèle.
• Expérimentation évolutive. Comme les prompts sont faciles à tester et à mettre à jour, vous pouvez essayer différentes approches jusqu’à ce que vous trouviez celle qui fonctionne le mieux. De nombreuses équipes utilisent des cadres structurés ou des tests A/B pour affiner leurs stratégies d’incitation.
• Aucune ressource supplémentaire n’est nécessaire. Vous n’avez pas besoin de serveurs, de GPU ou de longs cycles de formation. Toutes les améliorations proviennent directement de la modification de la façon dont vous interagissez avec le LLM. Cela en fait une option rentable pour les particuliers et les petites entreprises.

Dans de nombreux cas, un prompt engineering suffit pour obtenir des résultats fiables et utiles. Il est particulièrement bien adapté aux tâches telles que la rédaction de contenu, le brainstorming, le résumé de texte ou l’exécution de projets d’IA à petite échelle où la vitesse et la flexibilité comptent plus que la personnalisation en profondeur.

Comment puis-je utiliser le prompt engineering et le fine tuning ?

Le prompt engineering et le fine tuning sont tous deux puissants, mais leur véritable force réside dans le fait de savoir quand utiliser l’un ou l’autre.

Le prompt engineering est le moyen le plus rapide d’obtenir de bons résultats à partir de grands modèles linguistiques, ce qui en fait un outil idéal pour l’expérimentation, le prototypage et les tâches quotidiennes.

Le fine tuning, en revanche, est un investissement à long terme qui porte ses fruits lorsque vous avez besoin de connaissances spécialisées, d’un comportement cohérent ou d’une réduction des préjugés.

Dans la pratique, de nombreux professionnels combinent les deux méthodes. Ils utilisent le prompt engineering pour tester rapidement des idées, ajuster le ton ou mettre en place des flux de travail, puis procèdent à des ajustements lorsqu’ils ont besoin d’un modèle qui fonctionne de manière cohérente dans leur secteur d’activité ou leur environnement commercial.

L’acquisition d’une expérience pratique est le meilleur moyen d’acquérir ces compétences. Avec des créateurs de logiciels IA comme Hostinger Horizons, vous pouvez vous exercer au prompt engineering et voir comment l’IA peut s’intégrer dans des projets réels – un excellent premier pas pour devenir prompt engineer ou spécialiste de l’IA.

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Chaimaa est une spécialiste du référencement et du marketing de contenu chez Hostinger. Elle est passionnée par le marketing digital et la technologie. Elle espère aider les gens à résoudre leurs problèmes et à réussir en ligne. Chaimaa est une cinéphile qui adore les chats et l’analyse des films.