Longueur du prompt vs Qualité de sortie : Le paradoxe des LLM
Renee Serda avril. 26 10Découvrez pourquoi trop d'informations dans vos prompts dégradent la qualité des réponses de l'IA et comment optimiser la longueur pour gagner en précision et réduire les coûts.
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Comment optimiser l'auto-correction des LLM avec des messages d'erreur et des prompts de feedback
Renee Serda avril. 4 9Découvrez comment utiliser le prompt engineering pour aider les LLM à s'auto-corriger. Guide sur les techniques FTR, la validation JSON et la réduction des erreurs d'IA.
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Stratégies de few-shot prompting pour améliorer la précision et la cohérence des LLM
Renee Serda mars. 21 5Découvrez comment 2 à 5 exemples bien choisis peuvent augmenter la précision des modèles d'IA de 15 à 40 %, sans entraînement. Les stratégies de few-shot prompting les plus efficaces, avec des règles concrètes et des exemples réels.
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Renee Serda févr.. 15 7L'apprentissage en few-shot améliore la précision des IA génératives en utilisant 2 à 8 exemples dans les invites. Une méthode simple, efficace et sans coût pour contrôler les sorties sans réentraîner le modèle.
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