Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'enseignement supérieur Prompt Engineering
- Comprendre le rôle des messages-guides dans DeepSeek LLM
- Comment la structure de l'invite affecte les réponses générées par l'IA
- Comparer DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, et d'autres LLM dans le comportement des messages-guides
Conception d'invites efficaces
- Rédiger des messages-guides précis et structurés
- Techniques de contrôle du ton, de la longueur et du format
- Traitement des questions ambiguës et ouvertes
Optimisation des réponses de l'IA
- Adapter les messages-guides à des tâches spécifiques
- Ajustement de la température et des jetons maximums pour le contrôle des réponses
- Utilisation de messages système et d'invites basées sur le rôle
Contexte Management et enchaînement des invites
- Maintien du contexte lors d'interactions multiples avec l'IA
- Enchaînement d'invites pour guider les tâches complexes
- Utilisation de techniques de mémoire et de référence lors de longues conversations
Réduire les biais et améliorer la fiabilité de l'IA
- Détecter et atténuer les biais dans les résultats générés par l'IA
- Garantir l'exactitude des faits dans les réponses de l'IA
- Considérations éthiques dans l'ingénierie des messages-guides
Test et évaluation des performances des messages-guides
- Mesurer la qualité et la cohérence des réponses de l'IA
- Automatisation du test et de l'évaluation des messages-guides
- Études de cas de stratégies efficaces d'ingénierie des messages-guides
Déployer des applications alimentées par l'IA avec des messages-guides optimisés
- Intégrer des messages-guides affinés dans les flux de travail de l'entreprise
- Optimiser les chatbots et les outils d'automatisation pilotés par l'IA
- Mise à l'échelle des stratégies d'invite pour différents cas d'utilisation
Tendances émergentes en Prompt Engineering
- Progrès dans les LLM et les techniques d'optimisation des messages-guides
- Collaboration hybride entre l'IA et l'homme grâce à l'ingénierie des messages-guides
- Innovations futures dans le contrôle du contenu généré par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience des grands modèles de langage (LLM) et des API d'IA
- Maîtrise d'un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
- Compréhension de base des techniques de NLP et de génération de texte
Audience
- Ingénieurs en IA travaillant avec des applications basées sur des LLM
- Développeurs optimisant les flux de travail alimentés par l'IA
- Analystes de données affinant les résultats générés par l'IA
14 Heures