Formation Ingénierie des Prompts et Fine-Tuning à Faible Échantillonnage

Introduction à l'Ingénierie des Prompts

• Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts ?
• L'importance de la conception des prompts dans les LLMs
• Comparaison des approches à zéro-shot, one-shot et few-shot

Concevoir des Prompts Efficaces

• Principes de la création de prompts de haute qualité
• Expérimentation avec des variations de prompts
• Défis courants dans la conception des prompts

Fine-Tuning à Faible Échantillonnage

• Aperçu de l'apprentissage à faible échantillonnage
• Applications dans l'adaptation des LLMs à des tâches spécifiques
• Intégration d'exemples à faible échantillonnage dans les prompts

Mise en Pratique avec les Outils d'Ingénierie des Prompts

• Utilisation de l'API OpenAI pour expérimenter avec des prompts
• Exploration de la conception des prompts avec Hugging Face Transformers
• Évaluation de l'impact des variations de prompts

Optimisation des Performances des LLMs

• Évaluation des sorties et affinage des prompts
• Intégration du contexte pour de meilleurs résultats
• Gestion des ambiguïtés et des biais dans les réponses des LLMs

Applications de l'Ingénierie des Prompts

• Génération et résumé de texte
• Analyse de sentiment et classification
• Écriture créative et génération de code

Déploiement de Solutions Basées sur les Prompts

• Intégration des prompts dans les applications
• Surveillance des performances et de la scalabilité
• Études de cas et exemples réels

Résumé et Étapes Suivantes