Formation Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
Prompt Engineering et Few-Shot Fine-Tuning fournit aux participants des connaissances pratiques sur l'utilisation des techniques d'ingénierie rapide et de l'apprentissage à court terme pour guider efficacement les grands modèles de langage (LLM). Le cours met l'accent sur l'obtention de résultats optimaux sans réglage fin approfondi, ce qui permet d'adapter efficacement les modèles pré-entraînés à diverses tâches.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de la puissance de l'ingénierie rapide et de l'apprentissage à court terme pour optimiser les performances des LLM dans le cadre d'applications réelles.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de l'ingénierie des messages-guides et de l'apprentissage à court terme.
- Concevoir des messages-guides efficaces pour diverses tâches NLP.
- Tirer parti des techniques d'apprentissage à court terme pour adapter les LLM avec un minimum de données.
- Optimiser les performances des LLM pour des applications pratiques.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Prompt Engineering
- Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts ?
- Importance de la conception des prompts dans les LLM
- Comparaison des approches "zero-shot", "one-shot" et "few-shot".
Conception d'invites efficaces
- Principes de conception d'invites de haute qualité
- Expérimenter des variantes de messages-guides
- Défis courants dans la conception des messages-guides
Mise au point de l'apprentissage en quelques secondes
- Vue d'ensemble de l'apprentissage ponctuel
- Applications dans l'adaptation du LLM à une tâche spécifique
- Intégration d'exemples peu fréquents dans les messages-guides
Travaux pratiques avec les outils Prompt Engineering
- Utilisation de l'API OpenAI pour l'expérimentation d'invites
- Exploration de la conception des messages-guides avec les transformateurs Hugging Face
- Évaluation de l'impact des variations de l'invite
Optimisation des performances du LLM
- Évaluer les résultats et affiner les messages-guides
- Intégration du contexte pour de meilleurs résultats
- Gestion des ambiguïtés et des biais dans les réponses LLM
Applications de Prompt Engineering
- Génération et résumé de texte
- Analyse et classification des sentiments
- Rédaction créative et génération de code
Déploiement de solutions basées sur des messages-guides
- Intégration des messages-guides dans les applications
- Contrôle des performances et de l'évolutivité
- Études de cas et exemples concrets
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base du traitement du langage naturel (NLP)
- Familiarité avec la programmation Python.
- Une expérience avec les grands modèles de langage (LLM) est un plus.
Audience
- Développeurs en IA
- Ingénieurs PNL
- Praticiens de l'apprentissage automatique
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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- Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
- Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
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- Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
- Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
- Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
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- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
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- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
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- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
- Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
LangChain Fundamentals
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.