Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12279/1066
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dc.contributor.authorVANGRUNDERBEECK, Pascal-
dc.date.accessioned2024-05-14T07:17:23Z-
dc.date.available2024-05-14T07:17:23Z-
dc.date.issued2024-05-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12279/1066-
dc.description.abstractL'animation articule deux volets. Un premier volet visant à comprendre les principes de l'IA Générative (IAG) intégrant les mécanismes de "tokenisation", les technologies "transformers" et le mécanisme d’attention utilisés dans les modèles de langage comme ChatGPT. Le second volet propose un processus de co-conception de prompts. En équipe et au départ de cartes "situations" (i.e. "rédiger des cas", "donner du feeback", "concevoir un plan", etc.), les participants sont invités à concevoir des prompts en mettant en application des cadres de conception visant à obtenir des réponses plus précises de la part d'une variétés de solutions d'IAG à sélectionner dans une collection de "cartes outils". Pour conclure, chaque équipe discute et présente les stratégies les plus adaptées aux situations assistées par les solutions d'IAG.en_US
dc.formatDocsen_US
dc.formatTexten_US
dc.language.isofren_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectIAen_US
dc.subjectIntelligence artificielleen_US
dc.subjectChatGPTen_US
dc.subjectIA Générativeen_US
dc.subjectPromptingen_US
dc.subjectFrameworken_US
dc.titleIA Génératives : des pistes pour des prompts de meilleure qualitéen_US
dc.typeActivitiesen_US
LOM.educational.typicalAgeRangeBacheloren_US
LOM.educational.typicalAgeRangeMasteren_US
LOM.educational.typicalAgeRangeDoctoralen_US
LOM.educational.typicalAgeRangeLonglifeen_US
LOM.educational.typicalAgeRangeSecondary Schoolen_US
LOM.educational.typicalAgeRangeOtheren_US
LOM.educational.typicalLearningTimeClassen_US
LOM.educational.languagefren_US
dc.audienceTeacheren_US
dc.audienceLearneren_US
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