Formation Prompt Engineering Avancé : Techniques de Chain of Thought

Programme de la formation
Prompt Engineering Avancé : Techniques de Chain of Thought

• Fondamentaux du Prompt Engineering pour LLM

  - Identifier les limites des prompts directs sur des tâches complexes.
  - Distinguer les approches Few-shot et Zero-shot prompting.
  - Analyser l'impact de la formulation sur la réponse des LLM.

• Introduction à la Chain of Thought (CoT)

  - Expliquer le principe de la décomposition de tâche via CoT.
  - Appliquer la Chain of Thought pour des raisonnements séquentiels simples.
  - Comparer les performances des prompts CoT et des prompts directs.

• Techniques de Zero-shot CoT et Few-shot CoT

  - Concevoir des prompts Zero-shot CoT pour des problèmes non-exemplifiés.
  - Développer des prompts Few-shot CoT avec des exemples de raisonnement.
  - Évaluer l'efficacité de Zero-shot CoT et Few-shot CoT sur des cas d'usage.

• CoT pour la résolution de problèmes mathématiques et logiques

  - Structurer des prompts CoT pour la résolution de problèmes mathématiques.
  - Appliquer la décomposition de problèmes logiques complexes.
  - Optimiser les prompts pour des calculs multi-étapes.

• Stratégies avancées : Tree of Thoughts (ToT)

  - Comprendre le concept de Tree of Thoughts pour l'exploration de solutions.
  - Concevoir des prompts ToT pour des problèmes à choix multiples.
  - Évaluer la robustesse des solutions générées par ToT.

• Amélioration de la cohérence avec Self-consistency

  - Expliquer le mécanisme de Self-consistency pour la validation des réponses.
  - Implémenter des prompts intégrant la Self-consistency.
  - Réduire les hallucinations des LLM par la vérification interne.

• CoT pour la génération de plans d'action et résumés argumentés

  - Concevoir des prompts CoT pour la génération de plans d'action détaillés.
  - Appliquer la décomposition pour la création de résumés argumentés.
  - Structurer des prompts pour des tâches de synthèse complexes.

• Optimisation et évaluation des prompts CoT

  - Mesurer l'impact des prompts CoT sur la performance des LLM.
  - Identifier les facteurs influençant la qualité du raisonnement séquentiel.
  - Réduire les hallucinations des LLM par une structuration de prompt.