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Plan du cours
Introduction au Prompt Engineering avec Ollama
- Comprendre les capacités et les limites d'Ollama
- Principes du prompt engineering
- Explorer la dynamique des interactions prompt-réponse
Priming et conception d'instructions
- Définir des instructions basées sur des rôles
- Optimiser les premiers prompts pour des résultats spécifiques à la tâche
- Études de cas sur un priming efficace
Chaîne de pensée (Chain-of-Thought) et prompts de raisonnement
- Encourager le raisonnement étape par étape
- Concevoir des flux logiques structurés
- Équilibrer la verbosité et la précision
Modèles de prompts (Templates) et réutilisabilité
- Concevoir des cadres de prompts réutilisables
- Insertion dynamique du contexte
- Mettre à l'échelle le prompt engineering grâce aux templates
Stratégies de fenêtre de contexte
- Gérer les fenêtres de contexte limitées
- Réduction du contexte et résumé
- Techniques de fenêtre glissante et basées sur la mémoire
Prompting multi-étapes
- Enchaîner des prompts pour des tâches complexes
- Construire des pipelines avec des sorties intermédiaires
- Raffinement itératif et boucles de rétroaction
Évaluation et optimisation
- Définir des métriques de succès pour les prompts
- Tests A/B systématiques des stratégies de prompts
- Amélioration continue des méthodes de prompting
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des modèles de langage de grande taille
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec les interactions basées sur des prompts
Public cible
- Ingénieurs en prompt engineering
- Développeurs
- Product managers expérimentant avec Ollama
14 Heures