Plan du cours

Fondements du Mode Deep-Think

  • Comprendre l'architecture du Mode Deep-Think
  • Schémas de raisonnement profond vs large
  • Évaluer quand le Mode Deep-Think est approprié

Raisonnement à Long Terme

  • Gérer des séquences d'entrée étendues
  • Maintenir la cohérence dans les sorties longues
  • Suivre les dépendances et contraintes

Résolution de Problèmes Itératifs et en Plusieurs Étapes

  • Concevoir des invitations de raisonnement étape par étape
  • Valider les conclusions intermédiaires
  • Construire des boucles de raisonnement et des améliorations

Flux de Travail Analytique Avancés

  • Structurer des questions de recherche complexes
  • Pipelines de raisonnement basés sur les données
  • Modélisation et prévision de scénarios

Mode Deep-Think pour des Domaines à Hauts Enjeux

  • Cadre de problèmes sensibles au risque
  • Évaluer les décisions critiques
  • Assurer la cohérence et la traçabilité

Ingénierie des Invitations pour l'Optimisation du Mode Deep-Think

  • Construire des invitations à haut rendement
  • Orienter le chemin de raisonnement interne du modèle
  • Gérer l'ambiguïté et l'incertitude

Intégration du Mode Deep-Think dans les Applications

  • Combiner le Mode Deep-Think avec des entrées multimodales
  • Intégrer des fonctionnalités de raisonnement dans les workflows
  • Automatisation et orchestration au niveau du système

Techniques d'Évaluation et de Raffinement

  • Évaluer la qualité et la fiabilité du raisonnement
  • Analyse des erreurs et modèles de correction
  • Amélioration continue des pipelines de raisonnement

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des principes d'apprentissage automatique
  • Une expérience avec les workflows d'IA basés sur Python
  • Une familiarité avec l'intégration de modèles pilotés par API

Public Cible

  • Chercheurs
  • Scientifiques des données
  • Stratèges en IA
 14 Heures

Nombre de participants


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