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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