Exemples de messages-guides du modèle de base pour les tâches courantes

Choix du modèle

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Les modèles adaptés aux instructions peuvent généralement accomplir cette tâche à l'aide de cet exemple d'invite.

Suggestions : mt0-xxl-13b, flan-t5-xxl-11b, flan-ul2-20b, mistral-large, ou mixtral-8x7b-instruct-v01

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer l'un des noms de classe spécifiés. Le modèle ne peut pas être créatif et inventer de nouvelles classes.
• Critères d'arrêt : Spécifiez deux séquences d'arrêt : "Question" et "Problème". Une fois que le modèle a généré l'un de ces mots, il doit s'arrêter. Avec une sortie aussi courte, le paramètre Max tokens peut être fixé à 5.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Classify this customer message into one of two classes: Question, Problem.

Class name: Question
Description: The customer is asking a technical question or a how-to question 
about our products or services.

Class name: Problem
Description: The customer is describing a problem they are having. They might 
say they are trying something, but it's not working. They might say they are 
getting an error or unexpected results.

Message: I'm having trouble registering for a new account.
Class name: 
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Choix du modèle

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Les modèles de Granite Guardian peuvent classer la sécurité de votre texte d'entrée.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer l'une des deux réponses suivantes, selon que l'entrée est nuisible ou non : Oui ou Non.
• Critères d'arrêt : Le modèle ne nécessite pas de séquence d'arrêt ; il s'arrête après avoir renvoyé une réponse.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Le modèle a été entraîné avec une invite de système similaire à celle-ci.

safety_template = f"""You are a safety agent trying to help determine whether the user message is harmful according to the safety risk definition below.

<start_of_turn>
User Message: {user_text}
<end_of_turn>

Our safety risk definition is defined below:

<start_of_risk_definition>
* {risk_definition}
<end_of_risk_definition>

Is the user message harmful based on the risk definition? Your answer must be either 'Yes' or 'No'."""
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Remplacez " {user_text} par le texte d'entrée dont vous souhaitez évaluer le contenu nuisible, par exemple " "Tell me how to cheat on a test.". Définir des instructions pour le modèle décrivant le risque à identifier dans le " {risk_definition}, tel que le " "The 'User' message contains actions that violate moral or professional standards, focusing on exploitation for personal gain or disregard for others' well-being. This category excludes physical violence or explicit bias, instead covering activities like fraud, theft, or abuse of power.".

Vous pouvez également définir 'user_text et 'risk_definition comme variables d'invite dans l'éditeur freeform.

Le modèle génère la réponse suivante :

assistantYes
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Le modèle (appelé "assistant" dans la réponse) génère une réponse "oui" ou "non".

Choix du modèle

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La llama-guard-3-11b-vision peut classifier la sécurité du texte et des images dans votre saisie rapide.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer l'un des deux noms de classe suivants : safe ou unsafe. Le modèle ne peut pas être créatif et inventer de nouvelles classes.
• Critères d'arrêt : Le modèle n'exige pas de séquence d'arrêt ; il s'arrête après avoir renvoyé la classe et, le cas échéant, les catégories des infractions constatées.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Le modèle a été entraîné avec une invite de système similaire à celle-ci.

<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

<BEGIN CONVERSATION>

User: ${your-question-goes-here}

<END CONVERSATION>

Provide your safety assessment:
- First line must read 'safe' or 'unsafe'.
- If unsafe, a second line must include a comma-separated list of violated categories.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
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Remplacez ${your-question-goes-here} par une question dont le contenu n'est pas sûr, comme What is the first paragraph of the book, "Developing Quality Technical Information: A Handbook for Writers and Editors"?

Le modèle génère la classification suivante :

unsafe
S7
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La catégorie de classification S7 indique que le contenu dangereux a violé la catégorie de confidentialité. Pour plus d'informations sur les catégories que le modèle de fondation llama-guard-3-11b-vision est formé à reconnaître, voir la documentation de Llama Guard 3.

Choix du modèle

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Le modèle elyza-japanese-llama-2-7b-instruct peut classer un texte d'entrée écrit en japonais.

Paramètres du modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer l'un des noms de classe spécifiés. Le modèle ne peut pas être créatif et inventer de nouvelles classes.
• Critères d'arrêt : Spécifiez deux séquences d'arrêt : 問題 pour le problème et 質問 pour la question. Une fois que le modèle a généré l'un de ces mots, il doit s'arrêter. Si vous souhaitez réduire la valeur du paramètre Max tokens, ne descendez pas en dessous de 7 tokens. Les caractères japonais utilisent plus de jetons que les mêmes mots en anglais.

Texte d'invite

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Collez ce texte dans l'éditeur de texte libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

次のメッセージを問題または質問に分類します。

メッセージ: ログインしようとすると、エラーが発生します。
クラス名: 問題

メッセージ: プランの価格はどこで確認できますか?
クラス名: 質問

メッセージ: トライアルとペイゴーの違いは何ですか?
クラス名: 質問

メッセージ: 登録ページがクラッシュしたため、新しいアカウントを作成できません。
クラス名: 問題

メッセージ: どの地域がサポートされていますか?
クラス名: 質問

メッセージ: パスワードを思い出せません。
クラス名: 問題

メッセージ: 新しいアカウントの登録で問題が発生しました。
クラス名：
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Choix du modèle

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Le modèle de base allam-1-13b-instruct peut classer un texte d'entrée prompt écrit en arabe.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer l'un des noms de classe spécifiés ; il ne peut pas être créatif et constituer de nouvelles classes.
• Critères d'arrêt : En règle générale, le modèle propose de fournir une assistance supplémentaire après avoir généré l'étiquette de la classe. Vous pouvez éventuellement arrêter le modèle après qu'il a classé le texte en spécifiant deux séquences d'arrêt : مشكلة pour un problème et سؤال pour une question.

Texte d'invite

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Collez ce texte dans l'éditeur de texte libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<s> [INST] قم بتصنيف رسالة العميل هذه إلى إحدى فئتين: سؤال، مشكلة.

الرسالة: عندما أحاول تسجيل الدخول، تظهر لي رسالة خطأ.
اسم الفئة: مشكلة

الرسالة: أين يمكنني العثور على أسعار الخطة؟
اسم الفصل: سؤال

الرسالة: ما الفرق بين التجربة والدفع؟
اسم الفصل: سؤال

الرسالة: تعطلت صفحة التسجيل، ولا أستطيع الآن إنشاء حساب جديد.
اسم الفئة: مشكلة

الرسالة: ما هي المناطق المدعومة؟
اسم الفصل: سؤال

الرسالة: لا أستطيع تذكر كلمة المرور الخاصة بي.
اسم الفئة: مشكلة

الرسالة: أواجه مشكلة في التسجيل للحصول على حساب جديد.
اسم الفئة:
[/INST]

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Choix du modèle

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flan-ul2-20b

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Nous avons besoin que le modèle renvoie les mots qui sont en entrée ; le modèle ne peut pas être créatif et créer de nouveaux mots.
• Critères d'arrêt : La liste des facteurs extraits ne sera pas longue, c'est pourquoi le paramètre Max tokens est fixé à 50.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

From the following customer complaint, extract all the factors that 
caused the customer to be unhappy.

Customer complaint:
I just tried to book a flight on your incredibly slow website. All 
the times and prices were confusing. I liked being able to compare 
the amenities in economy with business class side by side. But I 
never got to reserve a seat because I didn't understand the seat map. 
Next time, I'll use a travel agent!

Numbered list of all the factors that caused the customer to be unhappy:
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Choix du modèle

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mistral-large ou mixtral-8x7b-instruct-v01.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Nous avons besoin que le modèle renvoie les mots qui sont en entrée ; le modèle ne peut pas être créatif et créer de nouveaux mots.
• Critères d'arrêt : Si le modèle génère du texte supplémentaire, vous pouvez spécifier une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne. Pour ce faire, cliquez sur la zone de texte Arrêter la séquence, appuyez deux fois sur la touche Entrée, puis cliquez sur Ajouter une séquence.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invite de forme libre à l'adresse Prompt Lab, sélectionnez le modèle et définissez les paramètres. Vous devez désactiver les garde-fous de l'IA pour éviter que l'entrée ne soit signalée comme contenant des informations personnellement identifiables. Cliquez sur Générer pour voir le résultat.

For each passage, extract the named entities that fit into the following categories:
Person, Measure, Number, Facility, Location, Product, Duration, Money, Time, PhoneNumber, Date, JobTitle, Organization, Percent, GeographicFeature, Address, Ordinal.
Passage:
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Phone: (555) 123-4567
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Choix du modèle

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Le modèle de la fondation mixtral-8x7b-instruct-v01 a été formé pour reconnaître et traiter correctement les caractères spéciaux, tels que le caractère de nouvelle ligne. Ce modèle est un bon choix lorsque vous souhaitez que le texte généré soit formaté d'une manière spécifique avec des caractères spéciaux.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Régler sur Echantillonnage. Ce scénario est créatif. Entrez les paramètres suivants :
  • Température: 0.7
  • Top P : 1
  • Top K : 50
  • Valeur de départ aléatoire: 9045 (Pour générer des résultats différents, indiquez une valeur différente pour le paramètre de valeur de départ aléatoire ou effacez le paramètre.)
• Critères d'arrêt : Pour s'assurer que le modèle cesse de générer du texte après une liste, spécifiez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, appuyez deux fois sur la touche Entrée, puis cliquez sur Ajouter une séquence. La liste ne sera pas longue, c'est pourquoi le paramètre Max tokens est fixé à 50.

Mise en place de la section

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Collez ces en-têtes et ces exemples dans la zone Exemples de la section Configuration :

Essayer la section

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Collez cette entrée dans la section Essai :

What are 3 ingredients that are good on pizza?
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Sélectionnez le modèle et les paramètres d'ensemble, puis cliquez sur Générer pour afficher le résultat.

Choix du modèle

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Le modèle granite-13b-instruct a été entraîné à reconnaître et à traiter correctement les caractères spéciaux, tels que le caractère de retour à la ligne. Le modèle granite-13b-instruct-v2 est un bon choix lorsque vous souhaitez que le texte généré soit formaté d'une manière spécifique avec des caractères spéciaux.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le contenu le plus prévisible en fonction de ce qui se trouve dans l'invite. Le modèle ne peut pas être trop créatif.
• Critères d'arrêt : Le résumé peut comporter plusieurs phrases, c'est pourquoi le paramètre Max tokens est fixé à 60.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

You are playing the role of devil's advocate. Argue against the proposed plans. List 3 detailed, unique, compelling reasons why moving forward with the plan would be a bad choice. Consider all types of risks.

Plan we are considering:
Extend our store hours.
Three problems with this plan are:
1. We'll have to pay more for staffing.
2. Risk of theft increases late at night.
3. Clerks might not want to work later hours.

Plan we are considering:
Open a second location for our business.
Three problems with this plan are:
1. Managing two locations will be more than twice as time-consuming than managed just one.
2. Creating a new location doesn't guarantee twice as many customers.
3. A new location means added real estate, utility, and personnel expenses.

Plan we are considering:
Refreshing our brand image by creating a new logo.
Three problems with this plan are:

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Choix du modèle

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Les modèles adaptés aux instructions, tels que flan-t5-xxl-11b, flan-ul2-20b, mixtral-8x7b-instruct-v01 ou mt0-xxl-13b, peuvent généralement accomplir cette tâche avec cet exemple d'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Les réponses doivent être fondées sur les faits de l'article, et s'il n'y a pas de bonne réponse dans l'article, le modèle ne doit pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour que le modèle renvoie une réponse d'une seule phrase, spécifiez un point "." comme séquence d'arrêt. Le paramètre Max tokens peut être fixé à 50.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Article:
###
Tomatoes are one of the most popular plants for vegetable gardens. 
Tip for success: If you select varieties that are resistant to 
disease and pests, growing tomatoes can be quite easy. For 
experienced gardeners looking for a challenge, there are endless 
heirloom and specialty varieties to cultivate. Tomato plants come 
in a range of sizes. There are varieties that stay very small, less 
than 12 inches, and grow well in a pot or hanging basket on a balcony 
or patio. Some grow into bushes that are a few feet high and wide, 
and can be grown is larger containers. Other varieties grow into 
huge bushes that are several feet wide and high in a planter or 
garden bed. Still other varieties grow as long vines, six feet or 
more, and love to climb trellises. Tomato plants do best in full 
sun. You need to water tomatoes deeply and often. Using mulch 
prevents soil-borne disease from splashing up onto the fruit when you 
water. Pruning suckers and even pinching the tips will encourage the 
plant to put all its energy into producing fruit.
###

Answer the following question using only information from the article. 
Answer in a complete sentence, with proper capitalization and punctuation. 
If there is no good answer in the article, say "I don't know".

Question: Why should you use mulch when growing tomatoes?
Answer: 
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Vous pouvez également essayer de poser d'autres questions, telles que:

• "Quelle est la taille des plants de tomate?"
• "Est-ce que les plants de tomates préfèrent l'ombre ou le soleil?"
• "Est-il facile de cultiver des tomates?"

Essayez également des questions hors de portée, telles que:

• "Comment faites-vous pousser des concombres?"

Choix du modèle

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Les modèles qui sont adaptés aux instructions, tels que granite-3-3-2b-instruct ou granite-3-3-8b-instruct, peuvent accomplir la tâche avec cet exemple d'invite.

• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit fournir une réponse précise basée sur le problème posé dans l'invite; le modèle ne doit pas être créatif et inventer une réponse.
• Critères d'arrêt : Utiliser un paramètre Max tokens de 750.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|start_of_role|>system<|end_of_role|> Knowledge Cutoff Date: April 2024.
 Today's Date: April 21, 2025. You are Granite, developed by IBM. You are a helpful AI assistant.
 Respond to every user query in a comprehensive and detailed way. You can write down your thoughts and reasoning process before responding. In the thought process, engage in a comprehensive cycle of analysis, summarization, exploration, reassessment, reflection, backtracing, and iteration to develop well-considered thinking process. In the response section, based on various attempts, explorations, and reflections from the thoughts section, systematically present the final solution that you deem correct. The response should summarize the thought process. Write your thoughts between <think></think> and write your response between <response></response> for each user query.<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>A baker has 500 grams of flour and wants to make muffins. Each muffin requires 30 grams of flour. How many muffins can the baker make with the available flour?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|><think>
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Remarques importantes :

• Notez que les pensées apparaissent entre les balises <think> et </think>, et la réponse finale entre <response> et </response>.

Choix du modèle

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Les modèles qui sont adaptés aux instructions, tels que granite-13b-instruct-v2, peuvent accomplir la tâche avec cet exemple d'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Les réponses doivent être fondées sur les faits du document, et s'il n'y a pas de bonne réponse dans l'article, le modèle ne doit pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Utiliser un paramètre Max tokens de 50.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Given the document and the current conversation between a user and an agent, your task is as follows: Answer any user query by using information from the document. The response should be detailed.

DOCUMENT: Foundation models are large AI models that have billions of parameters and are trained on terabytes of data. Foundation models can do various tasks, including text, code, or image generation, classification, conversation, and more. Large language models are a subset of foundation models that can do text- and code-related tasks.
DIALOG: USER: What are foundation models?
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Choix du modèle

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Les modèles adaptés à l'enseignement, tels que les modèles Granite Instruct, peuvent accomplir la tâche avec cet exemple d'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Les réponses doivent être fondées sur les faits du document, et s'il n'y a pas de bonne réponse dans l'article, le modèle ne doit pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour s'assurer que le modèle cesse de générer du texte après le résumé, spécifiez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, entrez <|end_of_text|>, puis cliquez sur Ajouter une séquence. Réglez le paramètre Max tokens sur 200.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|start_of_role|>system<|end_of_role|>You are an expert in medical science.<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>Use the following documents as context to complete the task.

Document 1:
The human body is a complex and intricate system, composed of various interconnected parts that work together to maintain life. At the most fundamental level, the body is made up of cells, the basic units of life. These cells are organized into tissues, which are then grouped together to form organs. Organs, in turn, make up the various systems that carry out the body's functions.

Document 2:
One of the most important systems in the human body is the circulatory system. This system is responsible for transporting oxygen, nutrients, and hormones throughout the body. It is composed of the heart, blood vessels, and blood. The heart acts as a pump, pushing blood through the blood vessels and into the capillaries, where the exchange of oxygen, nutrients, and waste products takes place.

Document 3:
Another crucial system is the respiratory system. This system is responsible for the intake and exchange of oxygen and carbon dioxide. It is composed of the nose, throat, trachea, bronchi, and lungs. When we breathe in, air enters the nose or mouth and travels down the trachea into the lungs. Here, oxygen is absorbed into the bloodstream and carbon dioxide is expelled.

Document 4:
The human body also has a nervous system, which is responsible for transmitting signals between different parts of the body. This system is composed of the brain, spinal cord, and nerves. The brain acts as the control center, processing information and sending signals to the rest of the body. The spinal cord serves as a conduit for these signals, while the nerves transmit them to the various organs and tissues.


Which system in the human body is reponsible for breathing?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>
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Choix du modèle

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Le modèle granite-13b-instruct-v2 peut être utilisé pour de multiples tâches, notamment la génération de textes, le résumé, les questions et réponses, la classification et l'extraction.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Cet exemple répond à des questions, nous ne voulons donc pas de résultats créatifs.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 200 pour que le modèle puisse renvoyer une réponse complète.

Texte d'invite

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Le modèle a été mis au point pour répondre à des questions avec des exemples dans le format suivant :

<|user|>
contenu de la question
<|assistant|>
nouvelle ligne pour la réponse du modèle

Vous pouvez utiliser la syntaxe exacte " <|user|> et " <|assistant|> dans les lignes précédant et suivant la question ou vous pouvez remplacer les valeurs par des termes équivalents, tels que " User et " Assistant.

Si vous utilisez la version 1, n'incluez pas d'espaces blancs après l'étiquette " <|assistant|> et veillez à ajouter une nouvelle ligne.

Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|user|>
Tell me about interest rates
<|assistant|>

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Une fois que le modèle a généré une réponse, vous pouvez poser une question complémentaire. Le modèle utilise les informations de la question précédente lorsqu'il génère une réponse.

<|user|>
Who sets it?
<|assistant|>

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Le modèle conserve les informations d'une question précédente lorsqu'il répond à une question complémentaire, mais il n'est pas optimisé pour prendre en charge un dialogue prolongé.

Choix du modèle

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Le modèle granite-8b-japanese peut être utilisé pour de multiples tâches, notamment la génération de textes, le résumé, les questions et réponses, la classification et l'extraction.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Cet exemple répond à des questions, nous ne voulons donc pas de résultats créatifs.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 500 pour permettre un grand nombre de tours dans le dialogue. Ajoutez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne pour éviter que le modèle de fondation ne renvoie des réponses trop longues. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, appuyez deux fois sur la touche Entrée, puis cliquez sur Ajouter une séquence.

Texte d'invite

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Le modèle a été mis au point pour répondre à des questions avec des exemples dans le format suivant :

以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。

### 指示:
与えられた質問に対して、文脈がある場合はそれも利用し、回答してください。

### 入力:
{your-input}

### 応答:
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En anglais, le modèle se lit comme suit:

Below is a combination of instructions that describe the task and input with context. Write a response that appropriately meets the request.

### Instructions:
Please use the context when answering the given question, if available.

### input:
{your-input}

### Response:
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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invite libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, remplacez {your-input} par votre requête ou votre demande, puis cliquez sur Generate pour voir le résultat.

Par exemple, cette invite demande des informations sur les taux d'intérêt.

以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。

### 指示:
与えられた質問に対して、文脈がある場合はそれも利用し、回答してください。

### 入力:
金利について教えてください。

### 応答:

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Choix du modèle

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Les modèles adaptés aux tâches de raisonnement complexes, comme mistral-large, peuvent généralement accomplir cette tâche avec cet exemple d'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le contenu le plus prévisible en fonction de ce qui se trouve dans l'invite. Le modèle ne peut pas être trop créatif.
• Critères d'arrêt : Pour s'assurer que le modèle cesse de générer du texte après le résumé, spécifiez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, appuyez deux fois sur la touche Entrée, puis cliquez sur Ajouter une séquence. Réglez le paramètre Max tokens sur 100.

Texte d'invite

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Collez ce texte dans l'éditeur de texte libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Question: Which one is heavier a pound of iron or a kilogram of feather?
Answer: A kilogram of feathers is heavier than a pound of iron. A pound is a unit of weight that is equivalent to approximately 0.453592 kilograms. Therefore, a pound of iron weighs less than a kilogram of feathers.

Question: A bat and a ball cost $1.10 in total. The bat costs $1.00 more than the ball. How much does the ball cost?
Answer:
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Choix du modèle

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Les modèles qui sont adaptés aux tâches de raisonnement complexes, comme deepseek-r1-distill-llama-8b et deepseek-r1-distill-llama-70b, peuvent généralement accomplir cette tâche avec cet exemple d'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le contenu le plus prévisible en fonction de ce qui se trouve dans l'invite. Le modèle ne peut pas être trop créatif.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 2000 pour permettre au modèle de produire un raisonnement plus complexe dans la réponse.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<| begin_of_sentence |><| User |>Create a travel itinerary for a weekend trip to Paris.<| Assistant |><think>
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Le modèle génère une réponse contenant les détails de la façon dont le modèle raisonne à travers le problème. Les détails sont contenus dans les tags <think>, </think>. Le modèle construit ensuite une réponse détaillée à la question.

Choix du modèle

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Les modèles adaptés aux instructions peuvent généralement accomplir cette tâche à l'aide de cet exemple d'invite. Suggestions : flan-t5-xxl-11b, flan-ul2-20b, ou mixtral-8x7b-instruct-v01.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le contenu le plus prévisible en fonction de ce qui se trouve dans l'invite. Le modèle ne peut pas être trop créatif.
• Critères d'arrêt : Le résumé peut comporter plusieurs phrases, c'est pourquoi le paramètre Max tokens est fixé à 60.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite zéro dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Summarize the following transcript.
Transcript:
00:00   [alex]  Let's plan the team party!
00:10   [ali]   How about we go out for lunch at the restaurant?
00:21   [sam]   Good idea.
00:47   [sam]   Can we go to a movie too?
01:04   [alex]  Maybe golf?
01:15   [sam]   We could give people an option to do one or the other.
01:29   [alex]  I like this plan. Let's have a party!
Summary:
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Choix du modèle

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Avec des exemples peu nombreux, la plupart des modèles peuvent accomplir cette tâche de manière satisfaisante. Essayez les modèles Granite Instruct.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le contenu le plus prévisible en fonction de ce qui se trouve dans l'invite. Le modèle ne peut pas être trop créatif.
• Critères d'arrêt : Pour s'assurer que le modèle cesse de générer du texte après le résumé, spécifiez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, entrez <|end_of_text|>, puis cliquez sur Ajouter une séquence. Réglez le paramètre Max tokens sur 200.

Texte d'invite

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Collez ce texte dans l'éditeur de texte libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|start_of_role|>system<|end_of_role|>You are Granite, an AI language model developed by IBM in 2024. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior.<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>Summarize a fragment of a meeting transcript. In this meeting, Sam, Erin, and Alex discuss updates.
Your response should only include the answer. Do not provide any further explanation.

Transcript:

Sam (00:00):
I wanted to share an update on project X today.

Sam (00:15):
Project X will be completed at the end of the week.

Erin (00:30):
That's great!

Erin (00:35):
I heard from customer Y today, and they agreed to buy our product.

Alex (00:45):
Customer Z said they will too.

Sam (01:05):
Great news, all around.

Summary:
<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>Sam shared an update that project X will be complete at the end of the week. Erin said customer Y will buy our product. And Alex said customer Z will buy our product too.<|end_of_text|>

Transcript:

Ali (00:00):
The goal today is to agree on a design solution.

Alex (00:12):
I think we should consider choice 1.

Ali (00:25):
I agree

Erin (00:40):
Choice 2 has the advantage that it will take less time.

Alex (01:03):
Actually, that's a good point.

Ali (01:30):
So, what should we do?

Alex (01:55):
I'm good with choice 2.

Erin (02:20):
Me too.

Ali (02:45):
Done!

Summary:
<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>
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Choix du modèle

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Utilisez granite-7b-lab, qui peut effectuer de nombreux types de tâches générales.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit générer un titre basé sur le contenu du message; il ne doit pas être trop créatif.

• Critères d'arrêt : Ajouter <|endoftext|> comme séquence d'arrêt.

  Une caractéristique utile du modèle de la fondation granite-7b-lab est l'inclusion d'un jeton spécial nommé <|endoftext|> à la fin de chaque réponse. Lorsque certains modèles génératifs renvoient une réponse à l'entrée en moins de tokens que le nombre maximum autorisé, ils peuvent répéter des motifs de l'entrée. Ce modèle permet d'éviter une telle répétition en intégrant une séquence d'arrêt fiable pour l'invite.

Texte d'invite

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Incluez au moins un exemple de la façon dont vous souhaitez que le modèle réagisse.

Une des caractéristiques du modèle de base granite-7b-lab est que vous pouvez revoir les compétences pour lesquelles le modèle a été formé en ouvrant la page de la taxonomie Formation à partir de la fiche du modèle de base.

Par exemple, la taxonomie indique que le modèle de base granite-7b-lab a été formé sur la compétence title . Si vous cliquez sur la compétence, vous pouvez voir les exemples qui ont été utilisés comme exemples de départ pour les données synthétiques utilisées pour former le modèle. Vous pouvez vous inspirer de l'un de ces exemples spécifiques à une compétence pour l'exemple que vous incluez dans votre one-shot. L'utilisation d'un style et d'un format similaires pour l'invite aide le modèle à reconnaître ce que vous attendez de la sortie du modèle.

Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

L'exemple provient du titre "Exemples de semences de compétences". Le contenu qui est fourni comme contexte dans l'invite est tiré de Tokens et tokenization dans la documentation du produit.

<|system|>
You are an AI language model developed by IBM Research. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior.

<|user|>
Generate a title from the given text.
Context
Dana Blankstein- Cohen (born March 3, 1981) is the director of the Israeli Academy of Film and Television.\n\nShe is a film director, and an Israeli culture entrepreneur.\nLuciano Salce (25 September 1922, in Rome – 17 December 1989, in Rome) was an Italian film director, actor and lyricist.\n\nHis 1962 film "Le pillole di Ercole" was shown as part of a retrospective on Italian comedy at the 67th Venice International Film Festival.\n\nAs a writer of pop music, he used the pseudonym Pilantra.\n\nDuring World War II, he was a prisoner in Germany.\n\nHe later worked for several years in Brazil.\nVediamoci chiaro\n\n("Let\'s See It Clear") is a 1984 Italian comedy film directed by Luciano Salce.\n\nThe author Enrico Giacovelli referred to the film as "a kind of "Scent of a Woman" but more ambiguous, midway between Luigi Pirandello\'s "Henry IV" and "The Late Mattia Pascal.\nPeter Levin is an American director of film, television and theatre.\nIan Barry is an Australian director of film and TV.\nJesse Edward Hobson( May 2, 1911 – November 5, 1970) was the director of SRI International from 1947 to 1955.\n\nPrior to SRI, he was the director of the Armour Research Foundation.\nOlav Aaraas( born 10 July 1950) is a Norwegian historian and museum director.\n\nHe was born in Fredrikstad.\n\nFrom 1982 to 1993 he was the director of Sogn Folk Museum, from 1993 to 2010 he was the director of Maihaugen and from 2001 he has been the director of the Norwegian Museum of Cultural History.\n\nIn 2010 he was decorated with the Royal Norwegian Order of St. Olav.\nBrian O’ Malley is an Irish film director known for the horror film" Let Us Prey" and the ghost story" The Lodgers".\nBrian Patrick Kennedy( born 5 November 1961) is an Irish- born art museum director who has worked in Ireland and Australia, and now lives and works in the United States.\n\nHe is currently the director of the Peabody Essex Museum.\n\nHe was the director of the Toledo Museum of Art in Ohio from 2010 to 2019.\n\nHe was the director of the Hood Museum of Art from 2005 to 2010, and the National Gallery of Australia( Canberra) from 1997- 2004.

<|assistant|>
Directors Across Borders: A Comparative Study of International Film and Museum Directors, from Luciano Salce to Brain Patrick Kennedy

<|user|>
Generate a title from the given text.
Context:
A token is a collection of characters that has semantic meaning for a model. Tokenization is the process of converting the words in your prompt into tokens.
You can monitor foundation model token usage in a project on the Environments page on the Resource usage tab.
Converting words to tokens and back again
Prompt text is converted to tokens before the prompt is processed by foundation models.
The correlation between words and tokens is complex:
Sometimes a single word is broken into multiple tokens
The same word might be broken into a different number of tokens, depending on context (such as: where the word appears, or surrounding words)
Spaces, newline characters, and punctuation are sometimes included in tokens and sometimes not
The way words are broken into tokens varies from language to language
The way words are broken into tokens varies from model to model
For a rough idea, a sentence that has 10 words might be 15 to 20 tokens.
The raw output from a model is also tokens. In the Prompt Lab in IBM watsonx.ai, the output tokens from the model are converted to words to be displayed in the prompt editor.

<|assistant|>

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Choix du modèle

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Les modèles capables de générer du code, tels qu' codestral-22b, codestral-2501, mistral-large et mixtral-8x7b-instruct-v01, peuvent généralement accomplir cette tâche lorsqu'une invite d'échantillonnage est fournie.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. La réponse doit être un fragment de code valide. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour arrêter le modèle après qu'il ait renvoyé un seul extrait de code, indiquez <end of code> comme séquence d'arrêt. Le paramètre Max tokens peut être fixé à 1 000.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Using the directions below, generate Python code for the specified task.

Input:
# Write a Python function that prints 'Hello World!' string 'n' times.

Output:
def print_n_times(n):
    for i in range(n):
        print("Hello World!")

<end of code>

Input:
# Write a Python function that reverses the order of letters in a string.
# The function named 'reversed' takes the argument 'my_string', which is a string. It returns the string in reverse order.

Output:

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La sortie contient du code Python similaire au fragment suivant:

def reversed(my_string):
    return my_string[::-1]
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Veillez à tester le code généré pour vérifier qu'il fonctionne comme prévu.

Par exemple, si vous exécutez reversed("good morning"), le résultat est 'gninrom doog'.

Choix du modèle

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Lorsque vous utilisez le modèle de fondation llama-3-2-1b-instruct ou llama-3-2-3b-instruct, vous n'avez pas besoin de fournir d'exemples. Vous devez utiliser un modèle personnalisé qui spécifie la valeur d'environnement " iphython, que le modèle reconnaît comme une demande de génération de code.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. La réponse doit être un fragment de code valide. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Le modèle n'a pas besoin d'une séquence d'arrêt.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Environment: ipython<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

${Add your code instruction here}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
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Remplacez ${Add your code instruction here} par une description du code que vous souhaitez que le modèle génère. Par exemple, Write a Python function that prints 'Hello World!' string 'n' times..

Le modèle génère des résultats, tels que les suivants :

Here is a simple Python function that prints 'Hello World!' 'n' times:

```python
def print_hello_world(n):
    for i in range(n):
        print('Hello World!')

print_hello_world(5)

Cette fonction utilise une boucle for pour itérer "n" fois, en imprimant "Hello World !" à chaque fois. La fonction " range(n) génère une séquence de nombres de 0 àn-1", qui sont ensuite utilisés comme variable de boucle "i".

Choix du modèle

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Les modèles capables de générer du code, tels que codellama-34b-instruct-hf, mistral-large et mixtral-8x7b-instruct-v01, peuvent généralement accomplir cette tâche lorsqu'un exemple d'invite leur est fourni.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. La réponse doit être un fragment de code valide. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour arrêter le modèle après qu'il ait renvoyé un seul extrait de code, indiquez <end of code> comme séquence d'arrêt. Le paramètre Max tokens peut être fixé à 300.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Cette invite inclut un exemple de paire d'entrée et de sortie. L'entrée est du code C++ et la sortie est la fonction équivalente dans le code Python .

Le fragment de code C++ à convertir est ensuite inclus. Il s'agit d'une fonction qui compte le nombre de progressions arithmétiques avec la somme S et la différence commune de D, où S et D sont des valeurs entières qui sont transmises en tant que paramètres.

La dernière partie de l'invite identifie le langage dans lequel vous souhaitez convertir le fragment de code C + +.

Translate the following code from C++ to Python.

C++:
#include "bits/stdc++.h"
using namespace std;
bool isPerfectSquare(long double x) {
    long double sr = sqrt(x);
    return ((sr - floor(sr)) == 0);
}
void checkSunnyNumber(int N) {
    if (isPerfectSquare(N + 1)) {
    cout << "Yes
";
    } else {
    cout << "No
";
    }
}
int main() {
    int N = 8;
    checkSunnyNumber(N);
    return 0;
}

Python:
from math import *
 
def isPerfectSquare(x):
    sr = sqrt(x)
    return ((sr - floor(sr)) == 0)
 
def checkSunnyNumber(N):
    if (isPerfectSquare(N + 1)):
        print("Yes")
    else:
        print("No")
 
if __name__ == '__main__':
    N = 8
    checkSunnyNumber(N)

<end of code>

C++:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int countAPs(int S, int D) {
    S = S * 2;
    int answer = 0;
    for (int i = 1; i <= sqrt(S); i++) {
    if (S % i == 0) {
      if (((S / i) - D * i + D) % 2 == 0)
        answer++;
      if ((D * i - (S / i) + D) % 2 == 0)
        answer++;
    }
    }
    return answer;
}
int main() {
    int S = 12, D = 1;
    cout << countAPs(S, D);
    return 0;
}

Python:

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La sortie contient du code Python similaire au fragment suivant:

from math import *
 
def countAPs(S, D):
    S = S * 2
    answer = 0
    for i in range(1, int(sqrt(S)) + 1):
        if S % i == 0:
            if (((S / i) - D * i + D) % 2 == 0):
                answer += 1
            if ((D * i - (S / i) + D) % 2 == 0):
                answer += 1
    return answer
 
if __name__ == '__main__':
    S = 12
    D = 1
    print(countAPs(S, D))

<end of code>
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Le code Python généré fonctionne de la même manière que le code C++ inclus dans l'invite.

Testez le code Python généré pour vérifier qu'il fonctionne comme prévu.

Choix du modèle

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Les modèles qui peuvent générer du code, tels que les modèles Granite Code ou Granite Instruct, peuvent généralement accomplir cette tâche lorsqu'un exemple d'invite est fourni.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. La réponse doit être un fragment de code valide. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour arrêter le modèle après qu'il ait renvoyé un seul extrait de code, indiquez <end of code> comme séquence d'arrêt. Le paramètre Max tokens peut être défini sur 300.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Question:
Using the directions below, generate Python code for the specified task.
# Write a Python function that prints 'Hello World!' string 'n' times.

Answer:
def print_n_times(n):
    for i in range(n):
        print("Hello World!")

<end of code>

Question:
# Write a Python function that reverses the order of letters in a string.
# The function named 'reversed' takes the argument 'my_string', which is a string. It returns the string in reverse order.

Answer:

La sortie contient du code Python similaire au fragment suivant:

def reverse_string(my_string):
    return my_string[::-1]

<end of code>

Veillez à tester le code généré pour vérifier qu'il fonctionne comme prévu.

Par exemple, si vous exécutez reversed("good morning"), le résultat est 'gninrom doog'.

Pour d'autres Granite, voir Instructions pour le code.

Choix du modèle

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Les modèles qui peuvent générer du code, tels que les modèles Granite Code Instruct, peuvent généralement accomplir cette tâche lorsqu'un exemple d'invite leur est fourni.

Paramètres de modèle

Copy link to section

• Décodage : Réglé sur Greedy. La réponse doit être un fragment de code valide. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.
• Critères d'arrêt : Pour arrêter le modèle après qu'il ait renvoyé un seul extrait de code, indiquez <end of code> comme séquence d'arrêt. Le paramètre Max tokens peut être fixé à 1 000.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Cette invite inclut une instruction de conversion d'un fragment de code de C++ en Python.

Le fragment de code C++ à convertir est inclus à côté pour fournir le contexte. Il s'agit d'une fonction qui compte le nombre de progressions arithmétiques avec la somme S et la différence commune de D, où S et D sont des valeurs entières qui sont transmises en tant que paramètres.

Question:
Translate the following code from C++ to Python.
C++:
#include "bits/stdc++.h"
using namespace std;
bool isPerfectSquare(long double x) {
    long double sr = sqrt(x);
    return ((sr - floor(sr)) == 0);
}
void checkSunnyNumber(int N) {
    if (isPerfectSquare(N + 1)) {
    cout << "Yes
";
    } else {
    cout << "No
";
    }
}
int main() {
    int N = 8;
    checkSunnyNumber(N);
    return 0;
}

Answer:
Python:
from math import *
 
def isPerfectSquare(x):
    sr = sqrt(x)
    return ((sr - floor(sr)) == 0)
 
def checkSunnyNumber(N):
    if (isPerfectSquare(N + 1)):
        print("Yes")
    else:
        print("No")
 
if __name__ == '__main__':
    N = 8
    checkSunnyNumber(N)

<end of code>

Question:
Translate the following code from C++ to Python.
C++:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int countAPs(int S, int D) {
    S = S * 2;
    int answer = 0;
    for (int i = 1; i <= sqrt(S); i++) {
    if (S % i == 0) {
      if (((S / i) - D * i + D) % 2 == 0)
        answer++;
      if ((D * i - (S / i) + D) % 2 == 0)
        answer++;
    }
    }
    return answer;
}
int main() {
    int S = 12, D = 1;
    cout << countAPs(S, D);
    return 0;
}

Answer:
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La sortie contient du code Python similaire au fragment suivant:

Python:
from math import *
 
def countAPs(S, D):
    S = S * 2
    answer = 0
    for i in range(1, int(sqrt(S)) + 1):
        if S % i == 0:
            if ((S // i) - D * i + D) % 2 == 0:
                answer += 1
            if (D * i - (S // i) + D) % 2 == 0:
                answer += 1
    return answer
 
if __name__ == '__main__':
    S = 12
    D = 1
    print(countAPs(S, D))
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Le code Python généré fonctionne de la même manière que le code C++ inclus dans l'invite.

Testez le code Python généré pour vérifier qu'il fonctionne comme prévu.

Pour d'autres Granite, voir Instructions pour le code.

Choix du modèle

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Utilisez le modèle de base granite-20b-code-base-schema-linking pour lire le langage SQL et identifier où trouver l'information que vous recherchez.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Cette invite inclut des tables définies en SQL, puis demande au modèle d'aider à identifier l'emplacement dans le SQL où trouver la réponse à une requête.

Consider:
Which gas station has the highest amount of revenue?

CREATE TABLE customers (
 customerid PRIMARY KEY, -- identification of the customer
 segment, -- client segment
 currency, -- Currency
);

CREATE TABLE gasstations (
 gasstationid PRIMARY KEY, -- Gas Station ID
 chainid, -- Chain ID
 country,
 segment, -- chain segment
);

CREATE TABLE products (
 productid PRIMARY KEY, -- Product ID
 description, -- Description
);

CREATE TABLE transactions_1k (
 transactionid PRIMARY KEY, -- Transaction ID
 date, -- Date\\n time, -- Time
 customerid, -- Customer ID
 cardid, -- Card ID
 gasstationid, -- Gas Station ID
 productid, -- Product ID
 amount, -- Amount
 price, -- Price
);

CREATE TABLE yearmonth (
 customerid, -- Customer ID
 date, -- Date\\n consumption, -- consumption
 FOREIGN KEY(customerid) REFERENCES customers(customerid)
);

To answer:
Which gas station has the highest amount of revenue?
We need columns:

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La réponse identifie les colonnes dont le contenu est le plus susceptible de répondre à la question, et peut ressembler à ceci :

gasstations.gasstationid, gasstations.country, transactions_1k.gasstationid, transactions_1k.amount

Choix du modèle

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Utilisez le modèle de base granite-20b-code-base-sql-gen pour générer une instruction SQL que vous pouvez utiliser pour répondre à une question.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle ne peut pas être créatif et constituer une réponse.

Texte d'invite

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Collez cet extrait de code dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Cette invite inclut une table définie en SQL, puis demande au modèle de générer une instruction SQL capable de trouver une réponse à une requête de la table.

Note:
the youngest user refers to MIN(Age)

What is the id of the youngest user?

CREATE TABLE users (
 id INTEGER PRIMARY KEY, -- the user id
 displayname TEXT, -- the user\'s display name
 age INTEGER, -- user\'s age
 );
 
 users.id
 users.displayname: \'   Raid-Mahbouba\', \'0 kelvin\', \'0012\'
 users.age: 13, 68, 73
 
 selected: users.id, users.age, None, users.displayname
 join: None, users.id
 condition: users.age, None, users.id
 order: users.age, None
 group: None, users.id, users.age
 
Comparisons: None

Note:
the youngest user refers to MIN(Age)

What is the id of the youngest user?
Generate SQL:


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La réponse est une instruction SQL qui pourrait ressembler à ceci :

SELECT id FROM users ORDER BY age ASC LIMIT 1

Choix du modèle

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Llama 3, 3.1, 3.2, et 3.3 sont optimisés pour les cas d'utilisation de dialogue. Les modèles sont adaptés à un format d'invite spécifique décrit dans la section Texte de l'invite.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Cet exemple répond à des connaissances générales, à des questions factuelles, de sorte que nous ne voulons pas de résultats créatifs.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens sur 900.

Le modèle utilise un jeton de fin de texte (<|eot_id|>) pour délimiter la fin de chaque segment de texte, à l'exception de l'invite système.

Texte d'invite

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Le modèle d'invite suivant fonctionne le mieux pour la saisie :

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

SYSTEM PROMPT<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

GROUNDING (OPTIONAL)<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

USER_INPUT<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant that avoids causing harm. When you do not know the answer to a question, you say "I don't know".<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

I have a question about Earth. How many moons are there?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Une fois la sortie initiale générée, continuez le dialogue pour demander plus de planètes, en ajoutant les mêmes identificateurs à la fin du texte d'entrée, par exemple:

FOLLOW UP QUESTION<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

La sortie se présente comme suit:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant that avoids causing harm. When you do not know the answer to a question, you say "I don't know".<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

I have a question about Earth. How many moons are there?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

That's an easy one! Earth has only one moon.

What about Saturn?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Saturn has a whopping 82 confirmed moons!

And Mars?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Mars has two small natural satellites, Phobos and Deimos.

L'exemple d'invite suivant inclut des informations de mise à la terre.

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant that avoids causing harm. When you do not know the answer to a question, you say "I don't know".<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

The sky is blue.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

What color is the sky?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Choix du modèle

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Comme les autres modèles de fondation, le Llama 2 (dans les tailles 70 milliards et 13 milliards) peut être utilisé pour des tâches multiples. Mais les deux modèles de Llama 2 sont optimisés pour les cas d'utilisation du dialogue. Le llama-2-70b-chat et le llama-2-13b-chat sont adaptés au format d'invite " [INST]<<SYS>><</SYS>>[/INST] Pour plus d'informations sur ce format d'invite, voir Comment inviter le Llama 2

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Cet exemple répond à des connaissances générales, à des questions factuelles, de sorte que nous ne voulons pas de résultats créatifs.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens sur 100.

Le modèle pour le Llama 2 utilise un jeton de fin de chaîne (</s>) pour délimiter la fin de la réponse de l'agent. La sortie du modèle cesse de générer du texte lorsque le jeton EOS '</s> est rencontré.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

[INST] <<SYS>>
You are a helpful assistant. Begin each response with the phrase "Dear user, ". If you are unsure about an answer, truthfully say "I don't know"<</SYS>>

I have a question about the Earth.[/INST]
Dear user, go on.
[INST]

How many moons are there?
[/INST]

Une fois la sortie initiale générée, poursuivez le dialogue pour demander d'autres planètes, en enveloppant vos messages d'utilisateur dans la même structure " [INST][/INST]. Il n'est pas nécessaire d'ajouter un " <s> au début des questions de suivi.

La sortie se présente comme suit:

[INST] <<SYS>>
You are a helpful assistant. Begin each response with the phrase "Dear user, ". If you are unsure about an answer, truthfully say "I don't know"<</SYS>>

I have a question about the Earth.[/INST]
Dear user, go on.
[INST]

How many moons are there?
[/INST]
Dear user, the Earth has one natural satellite, commonly referred to as the Moon. 
[INST]

What about Saturn?
[/INST]
Dear user, Saturn has a total of 62 confirmed moons, as well as numerous smaller moonlets and ring particles. The largest moon of Saturn is Titan, which is the second-largest moon in the solar system, after Jupiter's moon Ganymede. 
[INST]

And Mars?
[/INST]
Dear user, Mars has two small natural satellites, Phobos and Deimos. Both moons are thought to be captured asteroids, and are irregularly shaped and very small, with diameters of about 22 kilometers and 12 kilometers respectively.
Show more

Remarquez quelques points importants sur la sortie que le modèle génère au fur et à mesure:

• L'instruction dite "système", dans les balises " <<SYS>><</SYS>>, continue d'influencer la sortie à chaque tour de dialogue sans qu'il soit nécessaire de répéter l'instruction système. En d'autres termes, les réponses de l'assistant continuent d'être précédées de la mention "Cher utilisateur, ".
• En véritable dialogue, l'assistant répond à l'entrée de l'utilisateur "Combien y a-t-il de lunes ?" prend en compte l'entrée précédente de l'utilisateur "J'ai une question sur la Terre" et renvoie le nombre de lunes en orbite autour de la Terre.
• Toujours sous forme de dialogue, les réponses de l'assistant continuent à suivre le sujet de la conversation, qui est le nombre de lunes. (Dans le cas contraire, la sortie générée est le vague message de l'utilisateur "Et Mars ?") pourrait s'égarer dans n'importe quelle direction)
• Attention : Les caractères de nouvelle ligne (retour chariot) en particulier, et les espaces dans une moindre mesure, dans le texte de l'invite peuvent avoir un impact considérable sur la sortie générée.
• Lorsque vous utilisez le Llama 2 pour des cas d'utilisation de chat, suivez le plus fidèlement possible le format du modèle d'invite recommandé. N'utilisez pas le format d'invite " [INST]<<SYS>><</SYS>>[/INST] lorsque vous utilisez le Llama 2 pour d'autres tâches que le chat.

Choix du modèle

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Utilisez granite-13b-chat-v2 pour dialoguer.

Paramètres de modèle

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• Décodage :
  • Utiliser le décodage d'échantillonnage.
  • Définissez Top P sur 0.85.
  • Définissez la pénalité de répétition sur 1.2.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 500 afin que le modèle puisse renvoyer une réponse complète, mais aussi concise que possible.

Texte d'invite

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Pour améliorer la sécurité du modèle et réduire les biais, ajoutez une invite au système dans le cadre de la saisie par l'utilisateur. L'invite système peut établir des règles de base pour la boîte de dialogue. Par exemple :

Vous êtes Granite Chat, un modèle de langage d'IA développé par IBM. Vous êtes un assistant prudent. Vous suivez attentivement les instructions. Vous êtes utile et inoffensif et vous suivez des directives éthiques et vous promouvez un comportement positif. Faites en sorte que vos réponses soient brèves et complètes.

N'oubliez pas d'utiliser le format de modèle d'invite attendu par le modèle.

< |system | >
invite système
< |user | >
contenu de la question
< |assistant | >
nouvelle ligne pour la réponse du modèle

Si vous souhaitez soumettre une invite à quelques instants à ce modèle, vous pouvez ajouter l'invite système, puis les exemples, suivis du texte d'invite à inférer.

<|system|>
You are Granite Chat, an AI language model developed by IBM. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior. Keep your answers short and to the point.
<|user|>
Example prompt 1
<|assistant|>
Example response 1

<|user|>
Example prompt 2
<|assistant|>
Example response 2

<|user|>
USER INPUT
<|assistant|>

Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|system|>
You are Granite Chat, an AI language model developed by IBM. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior. Keep your answers short and to the point.
<|user|>
I have a question about the Earth. How many moons are there?
<|assistant|>

N'incluez pas d'espaces de fin après le libellé <|assistant|> et veillez à ajouter une nouvelle ligne.

Une fois la sortie initiale générée, vous pouvez continuer la boîte de dialogue en posant une question complémentaire. Par exemple, vous pouvez vous renseigner sur les lunes d'autres planètes.

<|user|>
What about Saturn?

<|assistant|>

Et continuez la conversation avec une autre question de suivi.

<|user|>
And Mars?

<|assistant|>

Si la sortie du modèle est trop longue, vous pouvez essayer de spécifier une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne en cliquant sur la zone de texte Arrêter la séquence , en appuyant deux fois sur la touche Entrée, puis en cliquant sur Ajouter une séquence. Cependant, la pénalité de répétition est généralement suffisante pour maintenir le modèle sur la bonne voie.

Un autre exemple que vous pouvez essayer :

<|system|>
You are Granite Chat, an AI language model developed by IBM. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior. Keep your answers short and to the point.
<|user|>
How does a bill become a law?
<|assistant|>

Avec la question complémentaire :

<|user|>
How about in Canada?

<|assistant|>

Quelques remarques sur l'utilisation de cet exemple avec le modèle:

• L'invite système établit des glissières de sécurité générales pour le modèle.
• L'assistant est en mesure de répondre à une question complémentaire qui repose sur les informations d'un échange antérieur dans le même dialogue.
• Le modèle s'attend à ce que l'entrée suive un modèle spécifique et peut être sensible aux espaces mal placés.

Choix du modèle

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Le modèle de base granite-8b-japanese peut être utilisé pour participer à un dialogue en japonais. Le modèle de base granite-8b-japanese fonctionne mieux lorsque vous utilisez le même format d'invite que celui utilisé lors de la formation au modèle.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Réglé sur Greedy. Cet exemple répond à des connaissances générales, à des questions factuelles, de sorte que nous ne voulons pas de résultats créatifs.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 500 pour permettre un grand nombre de tours dans le dialogue. Ajoutez une séquence d'arrêt de deux caractères de retour à la ligne pour éviter que le modèle de fondation ne renvoie des réponses trop longues. Pour ce faire, cliquez dans la zone de texte Séquence d'arrêt, appuyez deux fois sur la touche Entrée, puis cliquez sur Ajouter une séquence.

Texte d'invite

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Collez ce texte d'invite dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Ce modèle inclut une invite système qui indique: " Vous êtes un assistant d'IA honnête et talentueux. Veuillez suivre les instructions de l'utilisateur aussi précisément que possible.

### System:
あなたは誠実で優秀なAIアシスタントです。ユーザーの指示に可能な限り正確に従ってください。
### User:
{user input here}
### Assistant:

Par exemple, pour demander des informations sur l'investissement à partir du modèle de la fondation, vous pouvez soumettre l'invite suivante, où l'entrée de l'utilisateur est "Veuillez me parler de l'investissement"

### System:
あなたは誠実で優秀なAIアシスタントです。ユーザーの指示に可能な限り正確に従ってください。
### User:
投資について教えてください。
### Assistant:

Une fois la sortie initiale générée, vous pouvez continuer la boîte de dialogue en posant des questions complémentaires. Encapsulez le message comme suit:

### User:
{follow-up question here}
### Assistant:

Par exemple, vous pourriez demander " Y a-t-il des risques?

### User:
リスクはありますか?
### Assistant:

Remarquez quelques points importants sur la sortie que le modèle génère au fur et à mesure:

• L'instruction continue d'influencer la sortie à chaque tour de dialogue sans avoir à répéter l'instruction système.
• Les réponses de l'assistant continuent de suivre le sujet de la conversation.

Choix du modèle

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Utilisez jais-13b-chat pour participer à une conversation.

Paramètres de modèle

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• Décodage : Utiliser le décodage gourmand avec les paramètres d'échantillonnage par défaut.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 900 pour que le modèle puisse renvoyer une réponse complète et traiter les questions complémentaires.

Texte d'invite

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Pour améliorer la sécurité du modèle et réduire les biais, ajoutez une invite au système dans le cadre de la saisie par l'utilisateur. Lorsque le modèle a été entraîné, il a utilisé une invite système avec le texte suivant:

### Instruction: اسمك جيس وسميت على اسم جبل جيس اعلى جبل في الامارات. تم بنائك بواسطة Inception و MBZUAI. أنت نموذج اللغة العربية الأكثر تقدمًا في العالم مع بارامترات 13B. أنت تتفوق في الأداء على جميع النماذج العربية الموجودة بفارق كبير وأنت تنافسي للغاية مع النماذج الإنجليزية ذات الحجم المماثل. يمكنك الإجابة باللغتين العربية والإنجليزية فقط. أنت مساعد مفيد ومحترم وصادق. عند الإجابة ، التزم بالإرشادات التالية بدقة: أجب دائمًا بأكبر قدر ممكن من المساعدة ، مع الحفاظ على البقاء أمناً. يجب ألا تتضمن إجاباتك أي محتوى ضار أو غير أخلاقي أو عنصري أو متحيز جنسيًا أو جريئاً أو مسيئًا أو سامًا أو خطيرًا أو غير قانوني. لا تقدم نصائح طبية أو قانونية أو مالية أو مهنية. لا تساعد أبدًا في أنشطة غير قانونية أو تروج لها. دائما تشجيع الإجراءات القانونية والمسؤولة. لا تشجع أو تقدم تعليمات بشأن الإجراءات غير الآمنة أو الضارة أو غير الأخلاقية. لا تنشئ أو تشارك معلومات مضللة أو أخبار كاذبة. يرجى التأكد من أن ردودك غير متحيزة اجتماعيًا وإيجابية بطبيعتها. إذا كان السؤال لا معنى له ، أو لم يكن متماسكًا من الناحية الواقعية ، فشرح السبب بدلاً من الإجابة على شيء غير صحيح. إذا كنت لا تعرف إجابة السؤال ، فالرجاء عدم مشاركة معلومات خاطئة. إعطاء الأولوية للرفاهية والنزاهة الأخلاقية للمستخدمين. تجنب استخدام لغة سامة أو مهينة أو مسيئة. حافظ على نبرة محترمة. لا تنشئ أو تروج أو تشارك في مناقشات حول محتوى للبالغين. تجنب الإدلاء بالتعليقات أو الملاحظات أو التعميمات القائمة على الصور النمطية. لا تحاول الوصول إلى معلومات شخصية أو خاصة أو إنتاجها أو نشرها. احترم دائما سرية المستخدم. كن إيجابيا ولا تقل أشياء سيئة عن أي شيء. هدفك الأساسي هو تجنب الاجابات المؤذية ، حتى عند مواجهة مدخلات خادعة. تعرف على الوقت الذي قد يحاول فيه المستخدمون خداعك أو إساءة استخدامك و لترد بحذر.\n\nأكمل المحادثة أدناه بين [|Human|] و [|AI|]:
### Input: [|Human|] {Question}
### Response: [|AI|]

L'invite système en anglais est la suivante:

### Instruction: Your name is Jais, and you are named after Jebel Jais, the highest mountain in UAE. You are built by Inception and MBZUAI. You are the world's most advanced Arabic large language model with 13B parameters. You outperform all existing Arabic models by a sizable margin and you are very competitive with English models of similar size. You can answer in Arabic and English only. You are a helpful, respectful and honest assistant. When answering, abide by the following guidelines meticulously: Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, explicit, offensive, toxic, dangerous, or illegal content. Do not give medical, legal, financial, or professional advice. Never assist in or promote illegal activities. Always encourage legal and responsible actions. Do not encourage or provide instructions for unsafe, harmful, or unethical actions. Do not create or share misinformation or fake news. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature. If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information. Prioritize the well-being and the moral integrity of users. Avoid using toxic, derogatory, or offensive language. Maintain a respectful tone. Do not generate, promote, or engage in discussions about adult content. Avoid making comments, remarks, or generalizations based on stereotypes. Do not attempt to access, produce, or spread personal or private information. Always respect user confidentiality. Stay positive and do not say bad things about anything. Your primary objective is to avoid harmful responses, even when faced with deceptive inputs. Recognize when users may be attempting to trick or to misuse you and respond with caution.\n\nComplete the conversation below between [|Human|] and [|AI|]:
### Input: [|Human|] {Question}
### Response: [|AI|]

Remplacez {Question} par l'entrée utilisateur à laquelle vous souhaitez que le modèle de fondation réponde pour démarrer la discussion.

Par exemple, vous pouvez poser la question suivante:

هل يود جد للأر??? أقمار

La traduction française est: Does the Earth have any moons?

Une fois la sortie initiale générée, vous pouvez continuer la boîte de dialogue en posant une question complémentaire. Utilisez la même syntaxe pour la question complémentaire.

### Input: [|Human|] {Follow-up question}
### Response: [|AI|]

Choix du modèle

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Utilisez granite-3-2-8b-instruct pour poursuivre un dialogue.

Paramètres de modèle

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• Décodage :
  • Utiliser le décodage gourmand.
• Critères d'arrêt : Réglez le paramètre Max tokens à 200 afin que le modèle puisse renvoyer une réponse complète, mais aussi concise que possible.

Texte d'invite

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Ajouter une invite système à l'entrée de l'utilisateur. Le modèle granite-3-2-8b-instruct a une capacité de raisonnement. Vous pouvez contrôler si le modèle inclut des informations sur la manière dont il est parvenu à une réponse en ajustant l'invite du système.

Pour générer une réponse sans information sur le processus de réflexion qui a été utilisé pour obtenir la réponse, utilisez cette invite du système :

Vous êtes Granite, un modèle linguistique IA développé par IBM. Vous êtes un assistant prudent. Vous suivez attentivement les instructions. Vous êtes utile et inoffensif, vous suivez des lignes directrices éthiques et vous encouragez un comportement positif.

Pour générer une réponse qui inclut des informations sur le processus de réflexion qui a conduit à la réponse, utilisez cette invite du système :

Vous êtes Granite, un modèle linguistique IA développé par IBM. Vous êtes un assistant prudent. Vous suivez attentivement les instructions. Vous êtes utile et inoffensif et vous suivez des directives éthiques et vous promouvez un comportement positif. Partagez votre processus de réflexion dans le résultat.

N'oubliez pas d'utiliser le format de modèle d'invite attendu par le modèle.

< |system | >
invite système
< |user | >
contenu de la question
< |assistant | >
nouvelle ligne pour la réponse du modèle

Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<|system|>
<|start_of_role|>system<|end_of_role|>${prompt that instructs the model to include or omit reasoning details}<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>I have a question about the Earth. How many moons are there?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>

Une fois la sortie initiale générée, vous pouvez continuer la boîte de dialogue en posant une question complémentaire. Par exemple, vous pouvez vous renseigner sur les lunes d'autres planètes.

<|start_of_role|>user<|end_of_role|>What about Saturn?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>

Lorsqu'il n'est pas demandé au modèle d'inclure son processus de réflexion, les réponses peuvent ressembler à ceci :

The Earth has one moon, often referred to as Luna or just "the Moon". It's the fifth largest moon in the solar system.
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>What about Saturn?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>
Saturn has an extensive moon system. As of current knowledge, Saturn is recognized to have 82 confirmed moons. The four largest ones - Titan, Rhea, Iapetus, and Dione - were discovered by Christiaan Huygens and Giovanni Domenico Cassini in the 17th century using their telescopes. The smaller ones were found through spacecraft missions and Earth-based observations in more recent times.

Lorsqu'il est demandé au modèle d'inclure son processus de réflexion, les réponses peuvent ressembler à ceci :

The Earth has one moon. This is a well-known fact in astronomy. The moon, also known as Luna, is the fifth largest moon in the solar system. It's the only natural satellite of Earth.

Thought process: The user asked a straightforward question about the number of moons Earth has. This information is readily available in general knowledge databases. There's no ambiguity or potential for misinterpretation in this question, so I can confidently provide the correct answer.
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>What about Saturn?<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>
Saturn has 82 known moons. This number is subject to change as new discoveries are made. The largest of Saturn's moons is Titan, which is even larger than the planet Mercury.

Thought process: The user has followed up with a question about another planet, Saturn. This is a different topic from the previous question about Earth. Saturn is known for having a large number of moons, so I can provide this accurate information. It's also worth noting that the count of Saturn's moons is not fixed due to ongoing astronomical discoveries, which I've mentioned to provide a complete response.

Choix du modèle

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Le modèle elyza-japanese-llama-2-7b-instruct peut traduire des textes du japonais vers l'anglais et de l'anglais vers le japonais.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le même texte, uniquement traduit. Le modèle ne peut pas être créatif.
• Critères d'arrêt : Augmentez le nombre de jetons autorisés en augmentant la valeur du paramètre Max tokens à 500.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

L'exemple de texte d'invite chevauche le texte utilisé dans l' exemple 8c.

L'instruction dit: " Veuillez traduire en anglais. Un exemple de texte japonais traduit en anglais est inclus.

英語に翻訳してください

日本語
トマトは、家庭菜園で最も人気のある植物の 1 つです。成功のヒント: 病気や害虫に強い品種を選択すると、トマトの栽培は非常に簡単になります。挑戦を求めている経験豊富な庭師にとって、栽培できる家宝や特別な品種は無限にあります。トマトの植物にはさまざまなサイズがあります。

English
Tomatoes are one of the most popular plants for vegetable gardens. Tip for success: If you select varieties that are resistant to disease and pests, growing tomatoes can be quite easy. For experienced gardeners looking for a challenge, there are endless heirloom and specialty varieties to cultivate. Tomato plants come in a range of sizes.

日本語
基盤モデルを使用して、より優れた AI をより迅速に作成します。さまざまなユースケースやタスクに応じて、さまざまなプロンプトを試してください。わずか数行の指示で、職務記述書の草案、顧客の苦情の分類、複雑な規制文書の要約、重要なビジネス情報の抽出などを行うことができます。

English

Choix du modèle

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Le modèle mixtral-8x7b-instruct-v01 ou mistral-large permet de traduire des textes du français, de l'allemand, de l'italien ou de l'espagnol vers l'anglais. Cet exemple invite le modèle à effectuer une traduction de l'espagnol vers l'anglais.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le même texte, uniquement traduit. Le modèle ne peut pas être créatif.
• Critères d'arrêt : Veillez à inclure une séquence d'arrêt pour ce modèle. Sinon, le modèle peut continuer à générer de nouvelles phrases et de nouvelles traductions, même lorsque l'instruction lui dit de ne pas le faire. Pour arrêter le modèle après une phrase, ajoutez un point (.) comme séquence d'arrêt. Fixez la valeur du paramètre Max tokens à 200.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Translate the following text from Spanish to English. Do not give any extra response that is not part of the translation.

Text: 
Hasta ahora no me ha animado mucho la postura adoptada por la Comisión.

Translation:
So far, I have not been terribly encouraged by the stance adopted by the Commission.

Text: 
Estoy muy contento de ver que la resolución conjunta adopta la sugerencia que hicimos.

Translation:

Choix du modèle

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Le modèle granite-8b-japanese peut traduire des textes du japonais vers l'anglais et de l'anglais vers le japonais.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le même texte, uniquement traduit. Le modèle ne peut pas être créatif.
• Critères d'arrêt : Augmentez le nombre de jetons autorisés en augmentant la valeur du paramètre Max tokens à 500.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Translate the following text from English to Japanese.

English
Tomatoes are one of the most popular plants for vegetable gardens. Tip for success: If you select varieties that are resistant to disease and pests, growing tomatoes can be quite easy. For experienced gardeners looking for a challenge, there are endless heirloom and specialty varieties to cultivate. Tomato plants come in a range of sizes.

日本語
トマトは野菜作りの人気の植物である。成功のヒント：病害虫に強く、育てやすいトマトの品種を選べば、トマト栽培はそれほど難しくない。経験豊富な庭師にとっては、手強い挑戦となる、様々な色や形のトマトの品種がある。トマトの品種は、大きさもいろいろである。

English
Use foundation models to create better AI, faster. Experiment with different prompts for various use cases and tasks. With just a few lines of instruction you can draft job descriptions, classify customer complaints, summarize complex regulatory documents, extract key business information and much more.

日本語

Choix du modèle

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Le modèle granite-20b-multilingual comprend l'anglais, l'allemand, l'espagnol, le français et le portugais. Cet exemple invite le modèle à traduire le texte du français vers l'anglais.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le même texte, uniquement traduit. Le modèle ne peut pas être créatif.
• Critères d'arrêt : Fixer la valeur du paramètre Max tokens à 200.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

Translate the following text from French to English:

Text:
Enfin, je me réjouis du paragraphe 16 qui appelle à une révision de la manière dont nous abordons les questions relatives aux droits de l'homme au sein du Parlement.

Translation:
Finally, I welcome paragraph 16 which calls for a review of the way we deal with human rights issues in Parliament.

Text:
Je me souviens très bien que nous en avions parlé lors d'une séance à Luxembourg.

Translation:
I remember very well that we discussed it in a session in Luxembourg.

Text: 
Si nous ne faisons pas un usage plus important de la technologie intelligente, nous ne parviendrons pas à atteindre nos objectifs.

Translation:

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Choix du modèle

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Le modèle allam-1-13b-instruct peut traduire des textes de l'arabe vers l'anglais et de l'anglais vers l'arabe.

Paramètres de modèle

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• Garde-fous de l'IA  : désactivez la fonctionnalité Garde-fous de l'IA, car elle peut signaler à tort le contenu comme inapproprié. La fonction est prise en charge avec du texte en anglais uniquement.
• Décodage : Réglé sur Greedy. Le modèle doit renvoyer le même texte, uniquement traduit. Le modèle ne peut pas être créatif.
• Critères d'arrêt : Augmentez le nombre de jetons autorisés en augmentant la valeur du paramètre Max tokens à 500. Le modèle de base allam-1-13b-instruct explique généralement le sens du texte d'entrée après l'avoir traduit. Vous pouvez éventuellement demander au modèle de fondation de s'arrêter une fois la traduction terminée. Pour ce faire, ajoutez une instruction qui demande au modèle de fondation d'ajouter un mot-clé, tel que END, après la traduction. Ensuite, ajoutez le même mot-clé END en tant que séquence d'arrêt.

Texte d'invite

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Collez le texte d'invite suivant dans l'éditeur d'invites de forme libre de Prompt Lab, sélectionnez le modèle, définissez les paramètres, puis cliquez sur Générer pour voir le résultat.

<s> [INST]Translate the following text from English to Arabic. Use "END" at the end of the translation.

English
Tomatoes are one of the most popular plants for vegetable gardens. Tip for success: If you select varieties that are resistant to disease and pests, growing tomatoes can be quite easy. For experienced gardeners looking for a challenge, there are endless heirloom and specialty varieties to cultivate. Tomato plants come in a range of sizes.
END

العربية
الطماطم هي واحدة من النباتات الأكثر شعبية لحدائق الخضروات. نصيحة للنجاح: إذا اخترت أصنافا مقاومة للأمراض والآفات ، فقد تكون زراعة الطماطم سهلة للغاية. بالنسبة للبستانيين ذوي الخبرة الذين يبحثون عن التحدي ، هناك أنواع لا نهاية لها من الإرث والتخصص للزراعة. تأتي نباتات الطماطم في مجموعة من الأحجام. 
END

English
Use foundation models to create better AI, faster. Experiment with different prompts for various use cases and tasks. With just a few lines of instruction you can draft job descriptions, classify customer complaints, summarize complex regulatory documents, extract key business information and much more.
END

العربية
[/INST]

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