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Plan du cours

Introduction à l'ingénierie avancée des prompts

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

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.
  • Régulation de la température et du nombre maximal de tokens pour contrôler les réponses.
  • Utilisation des messages système et de l'attribution de rôles dans les prompts.

Gestion du contexte et chaînage des prompts

  • Maintien du contexte à travers plusieurs interactions avec l'IA.
  • Chaînage des prompts pour guider des tâches complexes.
  • Utilisation de la mémoire et des techniques 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.
  • Vérification de l'exactitude factuelle des réponses de l'IA.
  • Considérations éthiques dans l'ingénierie des prompts.

Tests et évaluation des performances 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 d'ingénierie des prompts efficaces.

Déploiement d'applications propulsées par l'IA avec des prompts optimisés

  • Intégration de prompts affinés dans les workflows d'entreprise.
  • Optimisation des chatbots et des outils d'automatisation basés sur l'IA.
  • Montée en 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-humain 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 du TAL (traitement automatique du langage naturel) et des techniques de génération de texte.

Audience cible

  • Ingénieurs en IA travaillant sur des applications basées sur les LLM.
  • Développeurs optimisant des workflows propulsés 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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