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Plan du cours

Introduction à l’ingénierie avancée des prompts

  • Comprendre le rôle des prompts dans DeepSeek LLM
  • Comment la structure du prompt influence les réponses générées par l’IA
  • Comparaison de DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 et d’autres LLM concernant le comportement des prompts

Conception de prompts efficaces

  • Élaboration de prompts précis et structurés
  • Techniques de contrôle du ton, de la longueur et du format
  • Gestion des questions ambiguës et ouvertes

Optimisation des réponses de l’IA

  • Ajustement des prompts pour des tâches spécifiques
  • Réglage de la température et du nombre maximal de jetons pour contrôler les réponses
  • Utilisation des messages système et des prompts basés sur des rôles

Gestion du contexte et chaînage des prompts

  • Maintenir le contexte sur plusieurs interactions avec l’IA
  • Enchaîner les prompts pour guider des tâches complexes
  • Utilisation de techniques de mémoire et de référence dans les conversations longues

Réduction des biais et amélioration de la fiabilité de l’IA

  • Détection et atténuation des biais dans les sorties générées par l’IA
  • Garantir l’exactitude factuelle des réponses de l’IA
  • Considérations éthiques en ingénierie des prompts

Tests et évaluation de la performance des prompts

  • Mesure de la qualité et de la cohérence des réponses de l’IA
  • Automatisation des tests et de l’évaluation des prompts
  • Études de cas de stratégies efficaces d’ingénierie des prompts

Déploiement d’applications alimentées par l’IA avec des prompts optimisés

  • Intégration des prompts affinés dans les flux de travail d’entreprise
  • Optimisation des chatbots et outils d’automatisation alimentés par l’IA
  • Mise à l’échelle des stratégies de prompts pour différents cas d’usage

Tendances émergentes en ingénierie des prompts

  • Avancées dans les LLM et les techniques d’optimisation des prompts
  • Collaboration hybride IA-humaine grâce à l’ingénierie des prompts
  • Innovations futures dans le contrôle du contenu généré par l’IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec les grands modèles de langage (LLM) et les API d’IA
  • Maîtrise d’un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
  • Compréhension de base des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de génération de texte

Public cible

  • Ingénieurs en IA travaillant sur des applications basées sur les LLM
  • Développeurs optimisant les flux de travail alimentés par l’IA
  • Analystes de données affinant les sorties générées par l’IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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