Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à l'ingénierie des prompts

  • Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts ?
  • Importance de la conception des prompts pour les GML
  • Comparaison des approches à zéro échantillon, un échantillon et à petits échantillons

Conception de prompts efficaces

  • Principes de création de prompts de haute qualité
  • Expérimentation avec des variantes de prompts
  • Défis courants dans la conception des prompts

Réglage fin à petits échantillons

  • Aperçu de l'apprentissage à petits échantillons
  • Applications dans l'adaptation de GML à des tâches spécifiques
  • Intégration d'exemples à petits échantillons dans les prompts

Prise en main des outils d'ingénierie des prompts

  • Utilisation de l'API OpenAI pour l'expérimentation des prompts
  • Exploration de la conception de prompts avec Hugging Face Transformers
  • Évaluation de l'impact des variantes de prompts

Optimisation des performances des GML

  • Évaluation des sorties et affinement des prompts
  • Intégration du contexte pour obtenir de meilleurs résultats
  • Gestion des ambiguïtés et des biais dans les réponses des GML

Applications de l'ingénierie des prompts

  • Génération et résumés de texte
  • Analyse des sentiments et classification
  • Écriture créative et génération de code

Déploiement de solutions basées sur des prompts

  • Intégration des prompts dans les applications
  • Surveillance des performances et de l'évolutivité
  • Études de cas et exemples concrets

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base du traitement du langage naturel (TLN)
  • Familiarité avec la programmation Python
  • Une expérience avec les grands modèles de langage (GML) est un atout

Audience cible

  • Développeurs d'intelligence artificielle
  • Ingénieurs en traitement du langage naturel
  • Praticiens en apprentissage automatique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires