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斯坦福大学研究人员推AI框架DSPy:利用语言模型和检索模型解决复制任务

大模型

2023年08月29日

  文章概要:

  1. DSPy是一个用于语言模型和检索模型的AI框架,可以解决各种高级任务。

  2. DSPy使用“签名”和“提示器”的模块化方法编译任何程序。

  3. DSPy需要很少的标记数据,可以自动生成中间提示支持管道。

  最近,斯坦福大学的研究人员推出了一个名为DSPy的AI框架,用于利用语言模型和检索模型来解决各种高级任务。DSPy包含多种技术,可以提示和微调语言模型,改进其推理和检索增强。

  DSPy使用两个简单的概念“签名(Signatures)”和“提示器(Teleprompters)”来编译任何程序。其中,签名是DSPy模块输入输出行为的声明性规范。提示器是功能强大的优化器,可以学习如何提示任何程序模块的最佳提示。

  与其他产品相比,DSPy需要非常少的标记数据。它有一个自动编译器,可以训练语言模型运行声明性步骤,并可以从最小数据进行微调,无需人工标记中间步骤。

  DSPy的模块化和可训练组件系统不同于其他库,对于那些探索新管道或任务以解决高级问题的人非常有用。研究人员发布了安装指南和演示,以让更多人可以访问该框架。

  DSPy框架的核心特色功能总结:

  提供了模块化和声明式的Python接口,可以直观地指示语言模型执行流程,避免了繁琐的提示工程。

  自动编译器可以跟踪程序流程,为语言模型生成高质量的 few-shot 提示或微调,教会模型实现声明式步骤,无需人工标注中间步骤。

  引入了Signatures概念,声明语言模型的输入输出行为。Teleprompters概念则实现了自动优化提示。

  可以重复编译改进性能,适应代码、数据、验证约束的变化。

  支持零试用和编译后使用,编译可以显著提高任务完成质量。

  需要的训练数据很少,通常只需要标注最终输出,编译器可以自动生成中间步骤的标注。

  可以统一提示和微调技术,为不同的语言模型生成定制化的提示或微调方案。

  针对复杂任务可以可靠地教会强大的模型,如GPT-3.5等,显著提高任务可靠性。

  提供模块化和可组合的通用模块,避免专为特定应用预构建函数。

  适合研究人员探索新的流程和任务,也方便实践者开发知识密集型NLP应用。

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来源:站长之家

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