Pour améliorer les réponses d'un LLM face à des problèmes complexes nécessitant un raisonnement détaillé, étape par étape, quelle technique d'ingénierie d'invite (prompt engineering) devrait être utilisée ?

Le "Chain-of-thought prompting" (CoT) est la technique la plus efficace pour les problèmes complexes nécessitant un raisonnement détaillé, car elle incite le LLM à décomposer le problème en étapes intermédiaires, simulant ainsi un processus de pensée séquentiel. Cela améliore considérablement la capacité du modèle à résoudre des tâches complexes. Le "Few-shot prompting" fournit quelques exemples d'entrées-sorties, ce qui est utile mais moins puissant pour le raisonnement étape par étape. Le "Zero-shot prompting" ne fournit aucun exemple et s'appuie uniquement sur les connaissances préexistantes du modèle, ce qui est insuffisant pour un raisonnement complexe. Le "Directional stimulus prompting" est une technique moins courante et moins axée sur la décomposition du raisonnement que le CoT.