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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

Nombre de participants


Prix par participant

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