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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 LLM
  • Comparaison des approches zero-shot, one-shot et few-shot

Conception de prompts efficaces

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

Affinage par few-shot

  • Aperçu de l'apprentissage few-shot
  • Applications pour l'adaptation de LLM à des tâches spécifiques
  • Intégration d'exemples few-shot 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 des prompts avec les transformateurs Hugging Face
  • Évaluation de l'impact des variations de prompts

Optimisation des performances des LLM

  • Évaluation des sorties et affinage des prompts
  • Incorporation du contexte pour de meilleurs résultats
  • Gestion des ambiguïtés et des biais dans les réponses des LLM

Applications de l'ingénierie des prompts

  • Génération et résumé de textes
  • Analyse des sentiments et classification
  • Écriture créative et génération de code

Déploiement de solutions basées sur les prompts

  • Intégration des prompts dans les applications
  • Surveillance des performances et de la scalabilité
  • Études de cas et exemples concrets

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base du traitement automatique des langues naturelles (TALN)
  • Familiarité avec la programmation Python
  • Une expérience avec les grands modèles de langage (LLM) constitue un atout

Public cible

  • Développeurs en intelligence artificielle
  • Ingénieurs en TALN
  • Professionnels du machine learning
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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