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.
Leçons 共 5 课时 · 预计 15.0h
Leçons
Lesson
This lesson introduces the probabilistic nature of LLMs, explaining that models function as next-token predictors rather than reasoning engines. Students learn to move beyond conversational prompting by using structural constraints and delimiters to reduce entropy and improve output precision.
This lesson explores In-Context Learning (ICL) as a method to guide Large Language Models through input-output examples rather than weight-based fine-tuning. Students will learn to use zero, one, and few-shot prompting strategies to act as structural anchors that narrow the model's probability distribution and ensure high-precision output.
This lesson explores how Chain of Thought (CoT) reasoning transforms Large Language Models into sequential engines by using the context window as an externalized working memory. Students will learn to move beyond simple prompts by designing explicit logical blueprints that force models to follow verifiable, step-by-step reasoning paths to improve accuracy.
This lesson explores the shift from conversational prompting to structural enforcement, where LLMs are treated as deterministic functions that produce machine-readable outputs. Students learn to implement schema-first methodologies and negative constraints to ensure reliable, parseable data integration within software architectures.
This lesson explores the transition from monolithic, conversational prompting to a systemic architectural approach, where prompts are treated as modular, deterministic functions. By deconstructing instructions into reusable components and variable-based templates, developers can minimize output drift and ensure consistent, scalable performance across automated AI workflows.