Formation Ingénierie des prompts et réglage fin à petits échantillons

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