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Plan du cours
Introduction à l'Ingénierie Avancée des Prompts
- Comprendre le rôle des prompts dans DeepSeek LLM
- Comment la structure des prompts affecte les réponses générées par l'IA
- Comparaison de DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 et d'autres LLMs en termes de comportement des prompts
Conception de Prompts Efficaces
- Création de prompts précis et structurés
- Techniques pour contrôler le ton, la longueur et le format
- Gestion des questions ambiguës et ouvertes
Optimisation des Réponses d'IA
- Ajustement des prompts pour des tâches spécifiques
- Ajustement de la température et du nombre maximum de tokens pour contrôler les réponses
- Utilisation des messages système et de l'incitation basée sur les rôles
Gestion du Contexte et Chaînage des Prompts
- Maintien du contexte au fil de plusieurs interactions avec l'IA
- Chaînage de prompts pour guider des tâches complexes
- Utilisation de techniques de mémoire et de référence dans les longues conversations
Réduction des Biais et Amélioration de la Fiabilité de l'IA
- Détection et atténuation des biais dans les sorties générées par l'IA
- Garantie de l'exactitude factuelle des réponses d'IA
- Considérations éthiques en ingénierie des prompts
Test et Évaluation des Performances des Prompts
- Mesure de la qualité et de la cohérence des réponses d'IA
- Automatisation du test et de l'évaluation des prompts
- Études de cas de stratégies d'ingénierie des prompts efficaces
Déploiement d'Applications Alimentées par l'IA avec des Prompts Optimisés
- Intégration de prompts raffinés dans les flux de travail d'entreprise
- Optimisation de chatbots et d'outils d'automatisation alimentés par l'IA
- Évolution des stratégies de prompts pour différents cas d'utilisation
Tendances Émergentes en Ingénierie des Prompts
- Avancées dans les LLMs et les techniques d'optimisation des prompts
- Collaboration hybride IA-humain par 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 (LLMs) et les API d'IA
- Maîtrise d'un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
- Compréhension de base des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de génération de texte
Public Cible
- Ingénieurs AI travaillant avec des applications basées sur des LLM
- Développeurs optimisant des flux de travail alimentés par l'IA
- Analystes de données affinant les sorties générées par l'IA
14 Heures