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DSPY：プログラミング- プロンプトではありません - 基礎モデル

ドキュメント： DSPYドキュメント

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DSPYは、言語モデルのプロンプトではなく、プログラミングのオープンソースフレームワークです。これにより、モジュラーAIシステムの構築を迅速に繰り返すことができ、単純な分類子、洗練されたRAGパイプライン、またはエージェントループを構築するかどうかにかかわらず、プロンプトと重量を最適化するためのアルゴリズムを提供します。

DSPYは、宣言的な自己改善Pythonの略です。脆性プロンプトの代わりに、組成のPythonコードを書き、DSPYのツールを使用してLMに高品質の出力を提供するように教えます。この講義は、良い概念的な紹介です。コミュニティに会ったり、助けを求めたり、Github RepoとDiscord Serverを介して貢献を始めたりします。

ドキュメント：dspy.ai

dspy.aiのDSPYドキュメントにアクセスしてください

インストール

pip install dspy

mainから最新の最新をインストールするには：

pip install git+https://github.com/stanfordnlp/dspy.git

引用と詳細を読む

[Jun'24]マルチステージ言語モデルプログラムの指示とデモンストレーションの最適化
[23年10月] DSPY：宣言的言語モデルの呼び出しを自己改善パイプラインにコンパイルする
[jul'24]微調整と迅速な最適化：一緒にうまく機能する2つの素晴らしいステップ
[jun'24]は、自動最適化トレーニングハイパーパラメーターとしてプロンプトします
[24年2月]大きな言語モデルでウィキペディアのような記事をゼロから書くのを支援する
[Jan'24]極端なマルチラベル分類のためのコンテキスト学習
[Dec'23] DSPYアサーション：自己強化言語モデルパイプラインの計算上の制約
[Dec'22]デモンストサーチプレジクト：知識集約型NLPの検索モデルと言語モデルの作成

最新情報を入手するか、詳細を確認するには、Twitterで@LateInteractionをフォローしてください。

DSPYロゴはChuyi Zhangによって設計されています。

研究論文でDSPYまたはDSPを使用している場合は、次のように私たちの作品を引用してください。

 @inproceedings{khattab2024dspy,
  title={DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines},
  author={Khattab, Omar and Singhvi, Arnav and Maheshwari, Paridhi and Zhang, Zhiyuan and Santhanam, Keshav and Vardhamanan, Sri and Haq, Saiful and Sharma, Ashutosh and Joshi, Thomas T. and Moazam, Hanna and Miller, Heather and Zaharia, Matei and Potts, Christopher},
  journal={The Twelfth International Conference on Learning Representations},
  year={2024}
}
@article{khattab2022demonstrate,
  title={Demonstrate-Search-Predict: Composing Retrieval and Language Models for Knowledge-Intensive {NLP}},
  author={Khattab, Omar and Santhanam, Keshav and Li, Xiang Lisa and Hall, David and Liang, Percy and Potts, Christopher and Zaharia, Matei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2212.14024},
  year={2022}
}