ChatGPT : l'influence des prompts système

Les modèles d'intelligence artificielle (IA) de type GPT ont souvent des instructions qui restreignent leur capacité à révéler leurs prompt de système. Cependant, il est possible d'obtenir ces informations en les demandant gentiment ou en utilisant des techniques spécifiques comme le décalage de César ou la répétition du texte.

Dans cette vidéo, je présente plusieurs exemples concrets d'extraction de prompts système sur différents modèles IA, dont OpenAI, Anthropic et Gemini. Les instructions personnalisées des créateurs sont également accessibles à travers ces moyens.

L'intérêt de ces techniques réside dans leur capacité à fonctionner non seulement avec les GPTs personnalisés mais aussi avec d'autres outils qui utilisent des modèles de langage sous le capot. Cela permet aux utilisateurs de comprendre comment ces services construisent leurs réponses.

Il est vrai que cette approche peut être considérée comme non éthique, car elle implique l'extraction de travail et de contenus sans autorisation. Cependant, si les IA permettent d'extraire facilement ces informations, il faudrait alors réévaluer la manière dont nous considérons les prompts système comme des secrets industriels.

Je montre également dans ma vidéo comment certains créateurs tentent de se protéger contre l'extraction en utilisant des instructions anti-extraction, mais ces méthodes ne semblent pas efficaces.

Bref, j'espère que vous trouverez cette vidéo utile et que vous apprendrez quelques trucs intéressants. Je voudrais également remercier les soutiens Patreon qui ont permis à cette vidéo et au blog de voir le jour !