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Plan du cours
Introduction à l'ingénierie avancée des invites
- Comprendre le rôle des invites dans DeepSeek LLM
- Comment la structure des invites influence les réponses générées par l'IA
- Comparaison des comportements d'invites entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 et d'autres LLM
Conception d'invites efficaces
- Élaboration d'invites précises et structurées
- Techniques pour contrôler le ton, la longueur et le format
- Gestion des questions ambiguës et ouvertes
Optimisation des réponses de l'IA
- Affinement des invites pour des tâches spécifiques
- Ajustement de la température et du nombre maximal de jetons pour contrôler les réponses
- Utilisation des messages système et des invites basées sur les rôles
Gestion du contexte et chaînage des invites
- Maintenir le contexte sur plusieurs interactions avec l'IA
- Chaîner des invites pour guider des tâches complexes
- Utiliser les techniques de mémoire et de référence dans les conversations longues
Réduction des biais et amélioration de la fiabilité de l'IA
- Détection et atténuation des biais dans les sorties générées par l'IA
- Assurer l'exactitude factuelle des réponses de l'IA
- Considérations éthiques en matière d'ingénierie des invites
Tests et évaluation des performances des invites
- Mesure de la qualité et de la cohérence des réponses de l'IA
- Automatisation des tests et de l'évaluation des invites
- Études de cas sur des stratégies efficaces d'ingénierie des invites
Déploiement d'applications alimentées par l'IA avec des invites optimisées
- Intégration d'invites affinées dans les flux de travail d'entreprise
- Optimisation des chatbots et outils d'automatisation pilotés par l'IA
- Mise à l'échelle des stratégies d'invites pour différents cas d'usage
Tendances émergentes en ingénierie des invites
- Avancées des LLM et des techniques d'optimisation des invites
- Collaboration hybride humain-IA grâce à l'ingénierie des invites
- Innovations futures dans le contrôle du contenu généré par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec les modèles de langage à grande échelle (LLM) et les API d'IA
- Maîtrise d'un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
- Connaissance de base des techniques de TALN et de génération de texte
Public cible
- Ingénieurs en IA travaillant sur des applications basées sur les LLM
- Développeurs optimisant des flux de travail alimentés par l'IA
- Analystes de données affinant les sorties générées par l'IA
14 Heures