Stanford NLP Cadre d'optimisation des programmes avec des modèles linguistiques

DSPy.

Modules, signatures et optimisation par métrique sélectionnée

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Site officiel

Dans DSPy, la tâche est décrite par les entrées et les sorties, et l'optimiseur tente d'améliorer le programme selon la métrique sélectionnée. Le résultat est vérifié sur des exemples différés.

Documentation officielle DSPy avec aperçu des signatures et des optimiseurs
Documentation officielle DSPy avec aperçu des signatures et des optimiseurs. Ouvrir la source

Décidez d’abord ce que signifie l’amélioration.

Si le modèle extrait l'adresse et le type de problème de l'application, une table remplie semble être un bon résultat. Mais deviner dans le champ d'adresse peut faire plus de mal qu'une cellule vide. Dans DSPy, la tâche peut être décrite avec une signature et l'optimiseur peut transmettre des métriques. Avant de lancer, notez ce qui est considéré comme le bon champ et quel comportement est attendu lorsque l'adresse n'est pas spécifiée. Sinon, l'optimisation améliorera l'indicateur qui ne reflète pas le fonctionnement de l'application.

Deux séries d'exemples

Préparez des demandes de formation avec de courtes descriptions, des laissez-passer et plusieurs adresses. Une partie sert à la configuration, l'autre reste à vérifier. Lancez le programme source et enregistrez les résultats. Ensuite, appliquez l'optimiseur sélectionné et répétez les tâches différées avec les mêmes paramètres du modèle. Comparez le nombre de champs correctement remplis et les erreurs par cas avec les données manquantes. Une bonne métrique doit faire la distinction entre le passe, l'extraction correcte et la conjecture.

Combien coûte l'amélioration obtenue

Enregistrez l'optimiseur sélectionné, la limite de tentatives, le temps et le nombre d'appels. Si vous changez de modèle ou d'exemple, répétez d'abord l'estimation initiale. Un programme personnalisé peut être utile dans un processus particulier et se comporter différemment sur un autre sujet. Avant le transfert, vérifiez plusieurs entrées fraîches manuellement. Cela vous aidera à voir si le programme utilise des signes réels d'une tâche ou s'il s'appuie sur les propriétés aléatoires de la collection de formation. Sauvegardez la configuration d'origine pour une comparaison ultérieure.

Pour quelles tâches convient-il

  • Trouver des instructions et des exemples pour extraire des champs
  • Comparer le programme optimisé avec la version originale
Fonctionnalités

Les points forts

  • Sépare la description de la tâche et la méthode d'optimisation
  • Le manuel officiel décrit les modules et les métriques
Il faut prendre en compte

Limites

  • Une mauvaise métrique encourage le mauvais comportement
  • La comparaison nécessite un échantillonnage et une comptabilité séparés des coûts.

Choix et conditions

Mode gratuit
Oui
Période d'essai
Non confirmé
Sans inscription
Non confirmé
Interface en russe
Non confirmé
Installation locale
Oui
API
Non confirmé

« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.

Formats d’entrée
Texte, Données, Code
Résultat
Code, Données

Conditions

Le framework est disponible dans des conditions ouvertes. Le prix des courses dépend des modèles, du nombre d'échantillons et des ressources informatiques. Une mauvaise métrique encourage le mauvais comportement.

De la tâche au premier résultat

Exemple pratique

Tâche
Trouver des instructions et des exemples pour extraire des champs
Que préparer
Les demandes de formation avec des champs connus, le programme de base et un échantillon de contrôle séparé.

Consigne ou requête

Configurez le programme de mesure d'extraction de champ. Comparez les options d'origine et de réglage sur des exemples qui n'ont pas participé à la configuration.

Résultat attendu

Comparaison avec les erreurs de champ et compte tenu du nombre d'appels du modèle.

Comment vérifier le résultat

  • Vérifiez que les applications de contrôle n'ont pas été utilisées par l'optimiseur.
  • Découvrez des exemples où le résultat est pire.

Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.

Vérifier les détails

Sources officielles

  1. DSPy Manuel officiel
  2. DSPy de Stanford NLP

La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.