Plan du cours

Introduction à l'ingénierie avancée des prompts

  • Comprendre le rôle des prompts dans DeepSeek LLM
  • Comment la structure des prompts influence les réponses générées par IA
  • Comparaison entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 et autres LLMs en termes de comportement des prompts

Conception de prompts efficaces

  • Créer des prompts précis et structurés
  • Techniques pour contrôler le ton, la longueur et le format
  • Gérer les questions ambiguës et ouvertes

Optimisation des réponses d'IA

  • Ajuster les prompts pour des tâches spécifiques
  • Ajuster la température et le nombre maximum de tokens pour contrôler les réponses
  • Utiliser des messages système et des prompts basés sur les rôles

Gestion du contexte et chaînage de prompts

  • Maintenir le contexte lors d'interactions multiples avec l'IA
  • Chaîner des prompts pour guider des tâches complexes
  • Utiliser des techniques de mémoire et de référencement dans les conversations longues

Réduction des biais et amélioration de la fiabilité de l'IA

  • Détecter et atténuer les biais dans les sorties générées par IA
  • Assurer la précision factuelle des réponses d'IA
  • Considérations éthiques en ingénierie de prompts

Test et évaluation des performances des prompts

  • Mesurer la qualité et la cohérence des réponses d'IA
  • Automatiser le test et l'évaluation des prompts
  • Études de cas de stratégies efficaces en ingénierie de prompts

Déploiement d'applications alimentées par IA avec des prompts optimisés

  • Intégrer des prompts raffinés dans les flux de travail d'entreprise
  • Optimiser les chatbots et outils d'automatisation alimentés par IA
  • Échelonner les stratégies de prompts pour différents cas d'utilisation

Tendances émergentes en ingénierie de prompts

  • Progrès dans les LLMs et techniques d'optimisation des prompts
  • Collaboration hybride IA-humain à travers l'ingénierie de prompts
  • Innovations futures en contrôle du contenu généré par IA

Résumé et étapes suivantes

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)
  • Connaissance de base des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de génération de texte

Public cible

  • Ingénieurs IA travaillant sur des applications basées sur LLMs
  • Développeurs optimisant les flux de travail alimentés par l'IA
  • Analystes de données affinant les sorties générées par l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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