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[Interprétation d'article] PromptBridge : Transfert inter-modèles de mots-clés dans le LLM Le thème central de ce document d'Accenture est le framework PromptBridge, qui résout le problème des « invites défaillantes lors du changement de modèle ». Il permet de « traduire » automatiquement et à moindre coût des invites soigneusement paramétrées sur un modèle en une version optimale qu'un autre modèle peut comprendre et exécuter efficacement, sans nécessiter de réglage manuel coûteux ni de réentraînement du modèle. Le point critique à résoudre : « Dérive du modèle » • Contexte : Dans les opérations commerciales réelles, les développeurs doivent souvent modifier le modèle sous-jacent en raison des coûts, de la confidentialité, des limitations de déploiement ou des exigences de capacité. • Problème : Les mots-clés sont extrêmement sensibles au modèle. Un mot-clé qui fonctionne parfaitement sur le modèle A fonctionne souvent beaucoup moins bien lorsqu’il est directement transféré au modèle B. Situation actuelle : Afin de s'adapter au nouveau modèle, les développeurs doivent généralement repenser les mots d'invite pour chaque tâche (modifications et tests répétés), ce qui est très long et coûteux. Solution : PromptBridge Un cadre ne nécessitant aucun apprentissage. Son idée principale n'est pas d'affiner le modèle, mais d'établir une « relation de correspondance » universelle pour convertir les instructions du modèle source en instructions du modèle cible. Le flux de travail de PromptBridge se compose principalement de deux étapes : Étape 1 : Étalonnage – Établissement d’une base de référence. Cela ne nécessite qu’un travail d’alignement mineur. • Technique MAP-RPE : Cet article présente une méthode appelée « Évolution adaptative et réflexive des indices du modèle ». En termes simples, elle permet au modèle de « réfléchir » et d’« itérer » sur lui-même, trouvant automatiquement les mots-clés optimaux pour une tâche et un modèle spécifiques. • Grâce à cette étape, le système obtient un ensemble d’invites « appariées » de haute qualité (la meilleure façon d’écrire la même tâche sur le modèle A par rapport à la meilleure façon de l’écrire sur le modèle B). Étape 2 : Création d’un pont – Apprentissage de la correspondance. À partir des données appariées obtenues précédemment, PromptBridge apprend la relation de correspondance entre les mots-clés du modèle source et le modèle cible. Le plus étonnant, c'est qu'une fois cette relation de correspondance établie, lorsque vous serez confronté à une tâche totalement nouvelle et inédite, il vous suffira de fournir les mots-clés du modèle source, et le système pourra utiliser cette relation de correspondance pour générer directement une version optimisée des mots-clés, adaptés au modèle cible. Principaux avantages et points forts : Coût de formation nul : aucun besoin de réglage fin des paramètres du LLM massif, ce qui entraîne une consommation de ressources de calcul extrêmement faible. • Prêt à l'emploi : Seul un petit nombre d'échantillons est nécessaire pour l'étalonnage afin de gérer une variété de tâches en aval inconnues. • Grande polyvalence : les expériences montrent qu'elle peut améliorer considérablement les performances après un changement de modèle, que ce soit dans des scénarios à agent unique ou à agents multiples. • Automatisation : Le processus de « modification des mots d’invite », qui reposait initialement sur l’expérience humaine, a été transformé en un processus algorithmique automatisé. En bref: Si vous souhaitez migrer votre application de Gemini 3 vers GPT 5.1, Claude ou d'autres modèles, mais que vous ne souhaitez pas réécrire des centaines ou des milliers d'invites, PromptBridge est le « traducteur » automatique qu'il vous faut. Lecture de documents :