复合 AI 系统和 DSPy
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单一语言模型的主要挑战
- 难以控制、调试和改进。
- 每个 AI 系统都会犯错。
- 模块化系统(复合 AI)解决了这些挑战。
复合 AI 系统
- 模块化程序将语言模型用作专用组件。
- 示例:
- 检索增强生成。
- 多跳检索增强生成。
- 组合报告生成。
- 优势:
- 质量:可靠的语言模型组合。
- 控制:通过工具进行迭代改进。
- 透明度:调试和用户可见的归因。
- 效率:使用较小的语言模型并卸载控制流。
- 推理时扩展:寻找更好的输出。
DSPy 中语言模型程序的结构
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模块:
- 为任务定义策略。
- 示例:
MultiHop
使用链式思维和检索。
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程序组件:
- 签名:任务定义。
- 适配器:将输入/输出映射到提示。
- 预测器:应用推理策略。
- 指标:定义目标和约束。
- 优化器:优化指令以实现期望的行为。
DSPy 优化方法
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Bootstrap Few-shot:
- 使用拒绝采样生成示例。
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扩展 OPRO:
- 通过提示优化指令。
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MIPRO:
- 使用贝叶斯学习联合优化指令和少样本示例。
DSPy 的主要优势
- 简化语言模型的编程。
- 优化提示以提高准确性和效率。
- 在 AI 系统中实现模块化和可扩展性。
经验教训和研究方向
- 自然语言编程:
- 程序更准确、可控且透明。
- 高级优化器引导提示和指令。
- 自然语言优化:
- 有效的基础和信用分配至关重要。
- 优化指令和演示提高性能。
- 未来方向:
- 专注于模块化、更好的推理策略和优化的语言模型使用。