Guide Avancé d'Ingénierie des Prompt pour les Grands Modèles Linguistiques
Un guide avancé et complet pour maîtriser l'ingénierie des prompts pour les grands modèles linguistiques à travers une logique structurée et des instructions précises. Le cours couvre les cadres structurels (CO-STAR), l'apprentissage par peu d'exemples (Few-Shot), le raisonnement en chaîne de pensée, les contraintes de format de sortie (JSON/Marckdown) et la gestion du système de prompts afin de résoudre des problèmes tels que les hallucinations par IA et les sorties logiques médiocres.
Aperçu du cours
Résumé du contenu
Un guide avancé complet pour maîtriser l'IA grâce à une logique structurée et des instructions précises. Le cours couvre les cadres structurels (CO-STAR), l'apprentissage par quelques exemples (Few-Shot), le raisonnement en chaîne de pensée (Chain of Thought), les contraintes de format de sortie (JSON/Mardown) et la gestion système des prompts afin de résoudre des problèmes tels que les hallucinations de l'IA et les sorties logiques médiocres.
Maîtrisez la transition entre l'interaction conversationnelle avec l'IA et l'ingénierie rigoureuse des prompts en appliquant des cadres structuraux et des chaînes de raisonnement logiques pour garantir des résultats prévisibles et de haute fidélité.
Objectifs d'apprentissage
- Concevoir des cadres structurels : Décortiquer et appliquer la méthode CO-STAR afin de créer des instructions de haute précision qui éliminent les dérives et les hallucinations de l'IA.
- Mettre en œuvre un raisonnement avancé : Utiliser le Chain of Thought (CoT) et la décomposition de tâches pour guider les modèles à travers des déductions logiques complexes et multi-étapes.
- Imposer des contraintes techniques : Maîtriser un contrôle précis des sorties grâce aux schémas JSON/Markdown et à la technique du prompt négatif pour produire des réponses AI exploitables par programme.
- Automatiser les systèmes de prompts : Développer des bibliothèques de prompts modulaires et exploiter les techniques de Meta-Prompting pour traiter l'IA comme un architecte de prompts auto-optimisant.