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

Nombre de participants


Prix par participant

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