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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