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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 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