ChatGPT est un outil puissant, mais il peut être affiné pour donner des réponses plus précises dans un domaine spécifique. Voici des méthodes pratiques pour optimiser ses performances.
1. Sélectionner des données pertinentes
Utiliser des sources fiables
L’entraînement de ChatGPT repose sur la qualité des données. Mieux elles sont choisies, plus le modèle sera efficace. Par exemple, pour un usage médical, il est préférable d’utiliser des bases de données scientifiques et des revues spécialisées.
Nettoyer et structurer les informations
Avant d’utiliser un modèle, il faut s’assurer que les données ne contiennent ni erreurs ni informations redondantes. On peut utiliser Python pour nettoyer un jeu de données :
import pandas as pd
# Charger les données
df = pd.read_csv("donnees_medicales.csv")
# Supprimer les valeurs manquantes
df_clean = df.dropna()
# Supprimer les doublons
df_clean = df_clean.drop_duplicates()
# Sauvegarder les données nettoyées
df_clean.to_csv("donnees_medicales_nettoyees.csv", index=False)
2. Ajuster ChatGPT avec du fine-tuning
Adapter le modèle à un domaine spécifique
Le fine-tuning permet d’améliorer la précision en entraînant ChatGPT sur un ensemble de données propres à un secteur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="VOTRE_CLE_API")
# Charger les données d'entraînement
with open("corpus_sante.jsonl", "rb") as file:
response = client.files.create(file=file, purpose="fine-tune")
# Lancer le fine-tuning
client.fine_tunes.create(training_file=response["id"], model="davinci")
Après l’entraînement, le modèle devient plus précis pour répondre à des questions liées à la santé, à la finance ou à d’autres domaines spécialisés.
3. Tester et améliorer les performances
Évaluer la qualité des réponses
Une fois entraîné, il est essentiel de vérifier la pertinence des réponses avec des métriques comme la précision ou le rappel.
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Réponses attendues vs réponses générées
y_true = ["oui", "non", "oui", "oui"]
y_pred = ["oui", "oui", "oui", "non"]
# Calculer la précision
score = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Précision du modèle : {score:.2f}")
4. Travailler avec des experts
Les spécialistes apportent un regard critique sur les résultats de ChatGPT. Ils peuvent aider à corriger les incohérences et améliorer la pertinence des réponses.
💡 Astuce : Demandez à un expert du domaine de tester ChatGPT avec un ensemble de questions précises et d’annoter les réponses.
5. Optimiser les prompts
Rédiger des instructions claires
La formulation des prompts impacte directement la qualité des réponses.
⛔ Mauvais prompt
Donne-moi des infos sur la finance.
✅ Bon prompt
Explique-moi les principes de l’investissement passif en bourse avec des exemples concrets.
Définir un rôle précis
Attribuer un rôle à ChatGPT améliore la pertinence des réponses.
prompt = "Tu es un expert en droit du travail. Explique les droits des employés en cas de licenciement abusif."
Conclusion
Pour améliorer la précision de ChatGPT dans un domaine particulier, il faut :
- Sélectionner des sources fiables
- Nettoyer et structurer les données
- Utiliser le fine-tuning pour adapter le modèle
- Tester et évaluer les performances
- Optimiser les prompts avec des instructions claires
Avec ces méthodes, ChatGPT devient un assistant plus performant et spécialisé !