Overview

Objectifs de la formation "ChatGPT o1: NEW OpenAI Prompt Engineering et utilisation": Comprendre le fonctionnement avancé de ChatGPT o1 et sa capacité unique à effectuer un raisonnement approfondi avant de générer des réponses. Découvrir les différences majeures entre ChatGPT o1 et les modèles précédents, notamment sa capacité à décomposer les problèmes complexes et à ajuster ses réponses en fonction des erreurs détectées. Apprendre à structurer et formuler des prompts efficaces, essentiels pour maximiser la performance et la précision des réponses de ChatGPT o1, en utilisant une méthodologie de "chaîne de pensée". Se familiariser avec les nouveaux outils et techniques de Prompt Engineering spécifiques à ChatGPT o1, permettant d'automatiser des tâches complexes et d'améliorer la productivité. Appréhender l'utilisation de textes structurés et d'instructions précises, qui optimisent la compréhension du modèle, assurant des interactions plus fiables et des résultats adaptés aux besoins spécifiques​​.1. Introduction au modèle ChatGPT-011.1 Présentation générale de ChatGPT-01Objectifs de la formationHistorique et évolution des modèles GPTDifférences entre ChatGPT-01 et les versions précédentes1.2 Applications pratiques de ChatGPT-01Utilisation dans divers domaines (éducation, business, recherche)Les principales capacités du modèleLes limitations et les bonnes pratiques d'utilisation1.2.1 Optimisation de prompt avec GP 012. Fonctionnement interne de ChatGPT-012.1 Architecture et Modèle de Langage2.1.1 Introduction à l'architecture LLM (Large Language Model)21.2 Compréhension des poids et des paramètres2.2 Traitement des instructionsAnalyse d'un prompt: de la réception à la compréhensionDécomposition des instructions2.2.1 Compréhension du contexte global et sémantique2.2.3 Processus de classification et d'extraction des informations clés2.2.3.1 L' Analyse sémantique par GPt 012.2.3.1 Hiérarchisation des instruction de GP01 et son interprétation Identification des rôles et objectifs dans le promptFiltrage des informations non pertinentes3. Compréhension des prompts et des instructions3.1 Réception d'un prompt3.1.1 Hiérarchisation des instruction de GP01 et son interprétation Importance des titres, balises, et numérotation dans le promptExtraction des variables et directives spécifiques3.2 Analyse des intentions et conceptsClassification des intentions dans un promptConcepts sémantiques et pertinence du contenu3.2.1 Étape de segmentation du texte et section 4 = 05. Optimisation des prompts pour ChatGPT-015.1 Stratégies de rédaction de prompts efficacesStructurer le prompt pour maximiser la clarté et la compréhensionUtilisation des titres et sous-titres pour organiser les informationsDonner des instructions spécifiques pour guider le modèle5.2 Définition de persona et contexteImportance de définir un rôle clair pour le modèleFournir le contexte nécessaire pour des réponses adaptéesCas pratiques: créer des personas adaptés à chaque contexte5.3 Utilisation avancée des variables et des contraintesIncorporer des variables personnalisées dans les prompts (ex. TITRE, DESCRIPTION)Spécification des contraintes de formatage et des attentes particulièresOptimiser les prompts pour des cas d'usage spécifiques (SEO, marketing, etc.)5.4 Adaptation & Organisation en clés-valeurs pour maximiser la compréhensionExemple de prompt en format JSONOrganisation en clés-valeurs pour maximiser la compréhensionAdaptation à divers médias et publics cibles5.5 Recommandations finales pour les utilisateurs avancésConseils pour améliorer les interactions avec ChatGPT-01Meilleures pratiques pour rédiger des prompts complexes5.6 Synthèse du prompt engineering avancé de GPT016 PROMPT ENGINEERING Techniques avancées pour e ChatGPT-016.1 La rédaction efficace du prompt TIPS6.2 Prompt, balises, placeholders6.3 Exercice: Prompt balise et inline code7. Processus d'élaboration des réponses7.1 Planification de la réponse7.1.1 Organisation du plan mental MIND MAPPING de GPT 01Création de plusieurs solutions aux problèmes posésAnalyse indépendante des solutions proposées7.2 Évaluation des options de plusieurs solutions aux problèmes posés par GPT 017.2.1 Critères de choix parmi les solutions (pertinence, clarté, conformité aux)7.2.2 Comment GPT 01 adapte ses réponses en fonction des informations donnée7.2.3 Choix de la réponse & Principe de pertinence GPT 01 & algorithmes7.2.4 Évaluation des solutions de GPt 01: Probabilité maximisée 7.2.5 Évaluation des solutions de GPt 01: Information mutuelle7.2.6 Heuristiques de clarté et pertinence7.3 Génération et optimisation de la réponse7.3.1 Utilisation des heuristiques de clarté pour optimiser la lisibilité et la compréhension7.3.2 Maximisation de la probabilité de séquences claires 8.2 Analyse des retours et apprentissage par contexte8.2.1 Comment ChatGPT adapte ses réponses en fonction des informations donnéesGestion des retours pour améliorer la précision des réponses8.2. 2 GPT 01 Limites de l'apprentissage continu et gestion du contexte conversationnel 9 Résumé de de structuration de la réponse de GPT 01Utilisation de modèles de communication efficace (introduction, développement, conclusion)Processus de génération des phrases et des paragraphesRévision des réponses pour s'assurer de la pertinence et de la conformité10 Système de raisonnement de GPt 01COTTOTSH11 Exercices pratiques et études de casApplication des concepts enseignés avec des exemples concretsRésolution de problèmes réels en utilisant ChatGPT-01Evaluation et discussion des résultats obtenus

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