Hyperprompt
Les ressources du manuel
Ressource 0.3
Accédez au service ChatGPT (la création d’un compte gratuit est requise).
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 0.4
Le livre Hypercréation.
Pour plonger plus en profondeur dans le monde des IA, comprendre leur histoire, leur avenir et leur impact sur la création, voir le livre de l’auteur : Hypercréation (éditions NIV, 2023).
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 1.2
Découvrez de nombreux exemples de prompts de rôle.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 1.3
Comprendre les LLM.
Un article visuel très didactique permettant de comprendre précisément le fonctionnement des LLM*. Sa lecture est vivement conseillée.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.1
La science derrière les chaînes de raisonnement.
Découvrez des résultats chiffrés sur l’impact des chaînes de raisonnement* dans l’article de recherche « Chain-of-Thought – Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.2
La science derrière l’auto-cohérence.
Découvrez des résultats chiffrés sur l’impact de l’auto-cohérence dans l’article de recherche « Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.3
La science derrière la décomposition (factorisée).
Découvrez des résultats chiffrés sur l’impact de la décomposition (factorisée) dans l’article de recherche « Question Decomposition Improves the Faithfulness of Model-Generated Reasoning ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.4
Les arbres de raisonnement.
Découvrez la méthode des arbres de raisonnement dans l’article de recherche « Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.5
Les squelettes de raisonnement.
Découvrez la méthode des squelettes de raisonnement dans l’article de recherche « Skeleton-of-Thought: Large Language Models Can Do Parallel Decoding ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.6
Tokenizer.
L’interface « Tokenizer » d’OpenAI permet gratuitement de convertir des mots en tokens* et de calculer le nombre de tokens* d’une phrase selon le système de tokenisation de ChatGPT.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.7
Le RAG (Retrieval Augmented Generation).
Le RAG consiste à interfacer un LLM* avec une base documentaire. La méthode consiste à découper l’ensemble des documents en petits morceaux, puis à « vectoriser » ces morceaux, c’est-à-dire les transformer en objets mathématiques représentant leur sens et manipulables par une IA, et à les stocker dans une base de données vectorielle dédiée à ce type d’objets mathématiques. Lorsque l’utilisateur pose une question au LLM*, celui-ci cherche dans la base de données les morceaux de document dont le sens semble pertinent pour répondre à la question. Il traduit ensuite les morceaux récupérés en texte lisible et les utilise pour produire sa réponse. Dans ce cas, le LLM* est même capable de citer ses sources et d’indiquer au paragraphe près sur quelles parties de la base documentaire il s’est appuyé pour produire ses réponses.
Cette méthode a été utilisée par l’entreprise parisienne Ekimetrics afin de créer Climate QA, un chatbot* permettant d’interroger les meilleures sources scientifiques sur le climat, comme les rapports du GIEC, afin d’obtenir des réponses précises simplement.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.8
La science derrière le prompting émotionnel.
Découvrez des résultats chiffrés sur l’impact du prompting émotionnel dans l’article de recherche « Large Language Models Understand and Can Be Enhanced by Emotional Stimuli ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.10
La liste des pays dans lesquels Claude est accessible.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.11
Créez des chatbots fondés sur les LLM facilement grâce à Poe.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 2.12
Testez Llama et Mistral-7b.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.1
Whatplugin.ai.
Le site web whatplugin.ai référence tous les plugins, permet de les explorer de manière fluide, et propose des descriptions et des tutoriels d’utilisation beaucoup plus complets que sur l’interface de ChatGPT.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.2
Le jeu de données « Cardiovascular Disease dataset ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.3
Le jeu de données « Spotify Top Hit Playlist (2010-2022) ».
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.5
Liste d’API publiques et gratuites.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.6
De ChatGPT à GPT.
GPT est un LLM*, ChatGPT est un chatbot* fondé sur ce LLM*. La société OpenAI qui a développé ces deux modèles a entraîné ChatGPT en modifiant le modèle GPT pour qu’il soit spécialement bon pour dialoguer de manière fluide avec un utilisateur et pour qu’il soit particulièrement éthique dans ses réponses. Pour réaliser cet entraînement secondaire, une technique appelée « Reinforcement Learning from Human Feedback » a été utilisée. Elle consiste à demander à des humains d’annoter des millions de conversations entre ChatGPT et des utilisateurs, afin de spécifier lesquelles sont acceptables et lesquelles ne le sont pas. Ces conversations annotées sont ensuite montrées au modèle GPT pour qu’il apprenne à ne répondre que de manière acceptable.
Pour plus d’information sur ce réentraînement, voir la page officielle d’OpenAI.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 3.7
Le Playground GPT.
Un compte OpenAI est requis. Pour utiliser le modèle 4, une carte bancaire est requise.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 4.1
Accéder à Midjourney.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Tutoriel pour accéder à Midjourney :
- Rendez-vous sur la page de Midjourney et cliquez sur le bouton « Sign Up » en bas à gauche.
- Enregistrez-vous avec votre compte Google ou Discord.
- Une fois votre compte créé, vous pouvez acheter un forfait en cliquant sur votre nom d’utilisateur en bas à gauche puis en cliquant sur le bouton « Manage Subscriptions ».
- Une fois votre forfait activé, vous pouvez envoyer vos prompts dans la barre « What will you imagine? » en haut de l’écran.
Ressource 4.2
Accéder à Leonardo.ai.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Tutoriel pour accéder à Leonardo.ai :
- Rendez-vous sur le site de Leonardo.ai accessible grâce au bouton ci-dessus.
- Cliquez sur « Create an account ».
- Cliquez sur l’un des boutons d’authentification (Apple, Google, Microsoft) si vous souhaitez créer un compte avec l’un de ces réseaux. Sinon, cliquez sur le lien en bas de la page : « Sign up » puis entrez un email et un mot de passe, et cliquez sur le bouton « Sign up ».
- Ouvrez le mail qui a été envoyé sur votre boîte mail et copiez le code de vérification. Collez le dans le champ « Verification Code » de l’interface de leonardo.ai et cliquez sur « Confirm Account ».
- Choisissez votre nom d’utilisateur dans la fenêtre qui s’ouvre et sélectionnez vos centres d’intérêt, puis cliquez sur « Confirm ». Cliquez sur le rôle « Enthusiast », puis cliquez sur « Start using Leonardo ».
- Vous pouvez commencer à générer des images en allant dans l’onglet « AI Image Generation » sur la gauche.
Ressource 4.5
Deux outils pour faciliter la construction de prompts visuels.
DALL-E prompt book :
Une liste très complète de modifieurs s’appliquant à tous les modèles.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Midjourney prompt helper :
Cet outil permet de construire automatiquement des prompts et simplifie grandement l’usage de Midjourney pour les non-initiés. Il est fortement recommandé de l’utiliser pour bien commencer et découvrir toutes les possibilités du modèle.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 4.6
Les paramètres Midjourney.
Une liste de tous les paramètres à jour peut être trouvée sur la documentation officielle.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 4.7
Ajouter des images dans Midjourney.
Découvrez un tutoriel complet concernant le prompting d’image dans Midjourney, disponible sur la documentation officielle.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 4.8
Inpeindre et expeindre avec Midjourney et Leonardo.ai.
Découvrez deux tutoriels pour apprendre à expeindre et inpeindre avec Midjourney ou Leonardo.ai.
Dernière vérification : 10/12/2023.
Inpeindre et expeindre avec Midjourney :
L’inpeinture est disponible sur le service Midjourney, mais ne permet de modifier que des images elles-mêmes générées avec Midjourney. Pour l’utiliser depuis l’interface Discord :
- Tapez « /settings » dans la barre de chat pour accéder à vos paramètres, et activez « Remix Mode » en cliquant dessus,
- Générez vos images en entrant votre prompt,
- Agrandissez l’image sur laquelle vous souhaitez appliquer l’inpeinture,
- Une fois l’image agrandie, un bouton « Vary (Region) » devrait être visible sous l’image. Cliquez dessus pour ouvrir l’interface d’inpeinture,
- Dans la fenêtre qui s’ouvre, sélectionnez les parties de l’image que vous souhaitez modifier, puis entrez le prompt correspondant à la modification et validez.
- Midjourney relance la génération de 4 images dans lesquelles les parties sélectionnées ont été modifiées selon votre nouveau prompt.
L’expeinture elle aussi se fait uniquement à partir d’une image générée avec Midjourney. Elle fonctionne de la même manière que l’inpeinture (cf. tutoriel sur l’inpeinture), à la différence près que les boutons à utiliser une fois l’image agrandie sont différents. En tout, ils sont au nombre de 7.
Trois boutons de « Zoom Out », qui agrandissent l’image de tous les côtés. Ils ne permettent pas de modifier le prompt initial. L’agrandissement s’appuiera sur l’image initiale uniquement.
- « Zoom Out 2x », qui étend l’image en doublant sa taille,
- « Zoom Out 1,5x » qui étend l’image de 50 %,
- « Custom Zoom » qui permet de définir précisément la taille de l’expeinture ainsi que son ratio,
Quatre boutons de « panning », qui agrandissent l’image d’un côté seulement. Le prompt peut être modifié lorsque le Remix Mode est activé (cf. tutoriel sur l’inpeinture), ce qui permet de faire apparaître de nouveaux éléments sur les portions d’image générées.
- « ➡️ » qui étend l’image uniquement sur la droite, en doublant sa largeur,
- « ⬅️ » qui étend l’image uniquement sur la gauche, en doublant sa largeur,
- « ⬆️ » qui étend l’image uniquement vers le haut, en doublant sa hauteur,
- « ⬆️ » qui étend l’image uniquement vers le bas, en doublant sa hauteur,
Inpeindre et expeindre avec Leonardo.ai :
Pour inpeindre avec Leonardi.ai :
- Sur l’interface de Leonardo.ai, cliquez sur l’onglet « AI Canvas » à gauche. Vous serez redirigé vers l’éditeur.
- Téléversez une image grâce au bouton « Upload image » de la barre d’outils à gauche.
- Ajustez la taille de l’image et glissez-la dans le cadre bleu et rose.
- Choisissez l’outil Gomme (« Erase ») et passez votre souris en maintenant le bouton gauche appuyé sur les éléments de votre image à modifier. Cela les effacera.
- Cliquez sur le champ de texte « Prompt » en bas de l’interface, et tapez le prompt décrivant ce que vous souhaitez générer dans l’espace effacé.
- Cliquez sur « Generate »
- Par défaut, quatre propositions seront faites. Vous pouvez les visualiser en cliquant sur les flèches apparues dans le cadre bleu sous l’image. Choisissez celle que vous préférez et cliquez sur « Accept ».
- Téléchargez votre nouvelle image avec le bouton « Download Artwork » à gauche.
L’expeinture se fait sur la même interface que l’inpeinture et fonctionne de la même manière, à la différence près que le cadre de génération devra être déplacé pour ne pas recouvrir entièrement l’image. La partie du cadre de génération extérieure à l’image sera remplie selon le prompt fourni, et réalisera l’expeinture.
Une partie de l’image doit être conservée à l’intérieur du cadre de génération afin que le modèle la prenne en compte pour gérer la transition avec les nouveaux pixels générés.
Ressource 4.9
ControlNet.
Découvrez un tutoriel très complet pour apprendre à utiliser ControlNet.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 5.1
Le clip de Linkin Park réalisé avec Kaiber.
Dernière consultation : 10/12/2023.
Ressource 6.1
Découvrez l’œuvre Diffusion Nous.
Pour tester le système de dévoilement des fragments, vous pouvez utiliser le code « dea52b1e-cb27-46eb-ab82-b5a1a45522c3 » qui correspond au fragment de l’auteur.
Dernière consultation : 10/12/2023.