Prompt Engineering

Deux défis fondamentaux définissent le développement des LLM en 2026 : le Mode Collapse réduit la diversité des sorties par l'entraînement d'alignement, tandis que le Context Rot dégrade les performances du modèle à mesure que les fenêtres de contexte s'agrandissent. Cet article analyse ces deux phénomènes et présente des solutions pratiques comme le Verbalized Sampling et le Context Engineering systématique.

Le Context Engineering est la discipline de curation, structuration et défense de tout ce qui atteint le LLM au moment de l'inférence. Ce guide complet couvre les meilleures pratiques 2026 pour construire des systèmes IA fiables.