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Reading Time: 2 minutes

Last updated on August 7, 2024

Bienvenue dans ce cours sur le prompt engineering!

Je préfère penser que l'Ingénierie d'invites (PE) est : comment parler à l'IA pour qu'elle fasse ce que vous voulez.

Avec de nombreuses avancées récentes en matière d'intelligence artificielle (IA), cette compétence est devenue une compétence particulièrement importante. Ce cours se concentre sur les techniques de PE appliquées. Une connaissance minimale de l'apprentissage automatique est attendue. Si vous n'avez aucune idée de ce que signifie ces concepts (IA, apprentissage automatique, programmation, etc.), je vous recommande de commencer par la section Bases.

La partie la plus importante de ce cours est votre rétroaction !

Si vous avez des questions, des commentaires ou des suggestions, vous pouvez :

Même la plus petite quantité de commentaires est très utile !

Philosophie du cours

Itérations rapides - Étant donné que du nouveau contenu sur le PE est publié presque quotidiennement, je mettrai fréquemment à jour ce cours avec de courts articles sur les nouvelles techniques. Faites-moi savoir de quoi vous voulez en savoir plus !

Une partie de cette philosophie est l'itération d'erreur. Si jamais vous voyez quelque chose que vous ne comprenez pas tout à fait, même quelque chose de petit, n’hésitez pas à me contacter en créant un rapport sur GitHub!

Focus sur l'aspect pratique - On se concentrera sur des techniques appliquées et pratiques que vous pouvez utiliser immédiatement pour vos applications.

Exemples instantanés - On essaie de mettre des exemples dans les articles dès que possible, afin que vous puissiez vous faire une idée des techniques à l’instant.

On philosophera plus là-dessus quand on aura le temps 😊

Comment lire

Il ne faut pas lire tous les chapitres dans l'ordre. Lisez ce qui vous intéresse !

Si vous débutez dans l'intelligence artificielle (IA) et l'ingénierie d'invites (PE), commencez par la section Bases. Si vous êtes déjà familiarisé avec ces concepts, vous serez bien parti avec la section Intermédiaire.

Les articles ont un système de notation basé sur la difficulté d'un sujet et si des connaissances en programmation sont requises :

🟢 Très facile ; aucune connaissance en programmation requise
🟦 Facile ; des connaissances programmation simple requises, mais aucune expertise dans le domaine
◆ Moyen ; des connaissances en programmation requises et une certaine expertise du domaine à mettre en œuvre (par exemple, calcul de probabilités logarithmiques)
◆◆ Difficile ; programmation requise et solide expertise du domaine à mettre en œuvre (par exemple, approches d'apprentissage par renforcement)

Remarque : même si pour ◆◆◆ l'expertise du domaine est utile, vous serez généralement toujours en mesure de comprendre l'article sans connaissance préalable.

Chapitres

Voici un résumé rapide de chaque chapitre :

Bases : Introduction au PE et aux techniques simples du PE
Intermédiaire : Techniques de PE légèrement plus avancées, soutenues par la recherche
Prompting appliqué : Quelques procédures pas à pas complètes du processus du PE écrites par des membres de la communauté
Applications avancées : Quelques applications très puissantes, mais plus avancées du PE
Fiabilité : Comment rendre les modèles de langue de grande taille (LLM) plus fiables
Images : PE pour les modèles texte-image comme DALL-E et Stable Diffusion !
Hacking avec des Prompts : Le piratage, mais pour le PE
IDE de Prompt : Différents outils pour le PE
Réglage de Prompt : Ajustez et personnalisez vos prompts grâce à des grad

Note

Durant l’entièreté de la formation, la traduction française des pages ne va pas être appliquée à 100 %, les explications seront toutes entièrement traduites, cependant, les termes techniques tels que “Prompt Engineering” (qui pourrait être traduit par “Ingénierie d’invites”) seront laissés en anglais dans le but de vous donner les termes les plus utilisés dans les domaines étudiés et donc de vous permettre de plus facilement vous intégrer au sein de la communauté spécialisée dans le prompting.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

🛸 Ressources supplémentaires

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