Come il framework DSPy risolve il problema della fragilità nelle applicazioni basate su LLM sostituendo la guida con la programmazione e la compilazione
CAttualmente, la creazione di applicazioni utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) può essere non solo complessa ma anche fragile. Le pipeline tipiche vengono spesso implementate utilizzando prompt, che vengono realizzati manualmente attraverso tentativi ed errori Gli LLM sono sensibili al modo in cui vengono richiesti. Pertanto, quando modifichi una parte della pipeline, come LLM o i tuoi dati, probabilmente ne indebolirai le prestazioni, a meno che non adatti il prompt (o i passaggi di messa a punto).
Quando modifichi una parte della tua pipeline, come LLM o i tuoi dati, probabilmente ne indebolirai le prestazioni…
DSPy (1) è un framework che mira a risolvere il problema della fragilità nelle applicazioni basate sul modello linguistico (LM) dando priorità alla programmazione rispetto alla guida. Ti consente di ricompilare l’intera pipeline per ottimizzarla per la tua attività specifica, invece di ripetere cicli manuali di ingegneria rapida, ogni volta che modifichi un componente.
sebbene il carta (1) sul quadro era già stato pubblicato nell’ottobre 2023, ne sono venuto a conoscenza solo di recente. Dopo averne appena guardato uno video (“Spiegazione di DSPy!” di Connor Accorciare), potevo già capire perché la comunità degli sviluppatori è così entusiasta di DSPy!
Questo articolo fornisce una breve introduzione al framework DSPy trattando i seguenti argomenti:
DSPy (“Dechiarativo SLinguaggio per il miglioramento degli elfi Pprogrammi (in Python)”pronunciato “dee-es-pie”) (1) è una struttura per “programmazione con modelli fondativi” sviluppato dai ricercatori della Stanford NLP. Enfatizza la programmazione rispetto ai prompt e sposta la costruzione di pipeline basate su LM lontano dalla manipolazione dei prompt e avvicinandola alla programmazione. Si propone quindi di risolvere il…
Fonte: towardsdatascience.com
