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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

Nombre de participants


Prix par participant

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