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1 篇博文 含有标签「Compound AI Systems」

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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

  • 模块:

    • 为任务定义策略。
    • 示例:MultiHop 使用链式思维和检索。
  • 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

  1. Bootstrap Few-shot:

    • 使用拒绝采样生成示例。
  2. 扩展 OPRO:

    • 通过提示优化指令。
  3. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

总结

  • 复合 AI 系统使语言模型模块化且可靠。
  • DSPy 提供构建、优化和部署模块化 AI 系统的工具。
  • 强调模块化和系统化优化以推动 AI 进步。