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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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