Examen final - Ingénierie des prompts complète
Cet examen complet couvre les 10 modules avec 50 questions. Vous devriez compléter tous les quiz des modules avant de passer l'examen final.
- Temps : Pas de limite (60-90 minutes recommandées)
- Note de passage : 70% (35/50)
- Niveau expert : 90%+ (45/50)
Section A : Fondations (Questions 1-10)
Question 1
Quel composant d'un prompt spécifie la structure souhaitée de la réponse de l'IA ?
- A) Instruction
- B) Contexte
- C) Entrée
- D) Format de sortie
Réponse : D - Le format de sortie spécifie comment la réponse doit être structurée.
Question 2
Quel est le principal avantage du prompt few-shot par rapport au zero-shot ?
- A) Coût de token plus bas
- B) Plus grande cohérence grâce à des modèles démontrés
- C) Réponses plus rapides
- D) Prompts plus simples
Réponse : B - Le few-shot fournit des exemples qui aident à assurer des sorties cohérentes et suivant un modèle.
Réponses des questions 3-10
Q3 : B (CoT améliore le raisonnement), Q4 : A (Les tokens sont ~4 caractères), Q5 : C (La fenêtre de contexte limite le texte total), Q6 : B (Les personas dirigent l'expertise/le ton), Q7 : A (CREATE a 6 composants), Q8 : C (Claude excelle avec XML), Q9 : B (La température contrôle l'aléatoire), Q10 : A (Zero-shot = pas d'exemples)
Section B : Techniques (Questions 11-25)
Question 11
Quand devriez-vous utiliser le prompt Chain-of-Thought ?
- A) Questions factuelles simples
- B) Raisonnement complexe et problèmes mathématiques
- C) Écriture créative
- D) Résumés rapides
Réponse : B - CoT est le plus efficace pour le raisonnement complexe, les mathématiques et les problèmes en plusieurs étapes.
Question 12
Qu'est-ce que l'injection de prompt ?
- A) Ajouter plus d'exemples
- B) Entrée malveillante qui manipule le comportement de l'IA
- C) Améliorer la qualité du prompt
- D) Une technique de formatage
Réponse : B - L'injection de prompt est lorsque des entrées malveillantes tentent de contourner les instructions de l'IA.
Réponses des questions 13-25
Q13 : C (RTF = Rôle, Tâche, Format), Q14 : A (Les variables permettent la réutilisation des modèles), Q15 : B (Valider entre les étapes de la chaîne), Q16 : C (RACE pour les prompts d'affaires), Q17 : A (Spécifier la langue pour le code), Q18 : B (Des exemples divers réduisent le biais), Q19 : C (Supervision humaine requise), Q20 : A (Itérer un changement à la fois), Q21 : B (Tester avec des cas divers), Q22 : C (Un langage neutre réduit le biais), Q23 : A (Hiérarchie forte des instructions), Q24 : B (Documenter les versions de prompt), Q25 : C (Mesurer avec des métriques)
Section C : Modèles et Applications (Questions 26-40)
Question 26
Quelle famille de modèles est connue pour la plus grande fenêtre de contexte (200K tokens) ?
- A) GPT-4
- B) Llama
- C) Claude 3
- D) Mistral
Réponse : C - Les modèles Claude 3 supportent jusqu'à 200K tokens de contexte.
Question 27
Qu'est-ce que RAG ?
- A) Un type de modèle de prompt
- B) Génération augmentée par récupération
- C) Un système de notation
- D) Génération de réponse aléatoire
Réponse : B - RAG combine l'IA avec la récupération d'informations de sources externes.
Réponses des questions 28-40
Q28 : A (Open source pour la confidentialité), Q29 : C (Prompts système pour GPT), Q30 : B (Format Llama INST), Q31 : A (Multimodal = texte+images+audio), Q32 : C (Les agents prennent des actions), Q33 : B (Calculer le ROI pour les affaires), Q34 : A (Chaîne pour les flux de travail complexes), Q35 : C (Gestion des erreurs dans les pipelines), Q36 : B (Marketing : audience+plateforme), Q37 : A (Code : spécifier les entrées/sorties), Q38 : C (Analyse : questions structurées), Q39 : B (Pipeline de traitement de documents), Q40 : A (Modèles d'intégration API)
Section D : Éthique et Meilleures Pratiques (Questions 41-50)
Question 41
Quel est le principe le plus important pour une utilisation responsable de l'IA ?
- A) Automatisation maximale
- B) Transparence sur l'implication de l'IA
- C) Éviter toute utilisation de l'IA
- D) Utiliser uniquement des modèles gratuits
Réponse : B - La transparence sur quand et comment l'IA est utilisée est fondamentale pour des pratiques responsables de l'IA.
Question 42
Comment devriez-vous gérer les données sensibles/personnelles dans les prompts ?
- A) Inclure tout pour le contexte
- B) Éviter de partager des données sensibles, protéger la vie privée
- C) Les crypter dans le prompt
- D) Les utiliser uniquement avec GPT-4
Réponse : B - Protéger la vie privée en ne partageant pas de données personnelles sensibles dans les prompts.
Réponses des questions 43-50
Q43 : C (Vérifier les affirmations pour l'exactitude), Q44 : A (Supervision humaine pour les décisions), Q45 : B (Techniques de dé-biaisage), Q46 : C (Validation des entrées pour la sécurité), Q47 : A (Séparer les entrées fiables/non fiables), Q48 : B (Filtrage des sorties), Q49 : C (Tests de sécurité réguliers), Q50 : A (Responsabilité avec les humains)
Évaluation
Comptez vos réponses correctes :
| Score | Niveau | Certificat |
|---|---|---|
| 45-50 | Expert | Avec Distinction |
| 40-44 | Avancé | Standard |
| 35-39 | Compétent | Standard |
| 30-34 | En développement | Révision Recommandée |
| Moins de 30 | Débutant | Veuillez Réviser le Cours |
Félicitations !
Si vous avez réussi l'examen final, vous avez démontré une connaissance complète de l'ingénierie des prompts !
Prochaines étapes
- Construisez un portfolio de prompts que vous avez créés
- Pratiquez quotidiennement avec différents modèles d'IA
- Restez à jour avec les nouveaux développements
- Partagez vos connaissances avec les autres
- Appliquez vos compétences dans des projets réels
Ressources
- Glossaire - Révisez les termes clés
- Ressources - Outils, communautés, apprentissage complémentaire