dspy

DSPY: Программирование - не подсказка - модели постройки

Документация: DSPY DOCS

---

DSPY-это рамка с открытым исходным кодом для программирования, а не подсказка-лажурные модели . Это позволяет быстро итерации по созданию модульных систем ИИ и предоставляет алгоритмы для оптимизации их подсказок и весов , независимо от того, создаете ли вы простые классификаторы, сложные тряпичные трубопроводы или петли агента.

DSPY означает декларативный самосовершенствовавший питон. Вместо хрупких подсказок вы пишете композиционный код Python и используете инструменты DSPY для обучения вашего LM для обеспечения высококачественных результатов . Эта лекция - хорошее концептуальное введение. Познакомьтесь с сообществом, обратитесь за помощью или начните вносить свой вклад через наш репо Github здесь и наш сервер Discord.

Документация: dspy.ai

Пожалуйста, перейдите в DSPY Docs на dspy.ai

Установка

pip install dspy

Чтобы установить самые последние из main :

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

Цитата и чтение больше

[Jun'24] Оптимизация инструкций и демонстраций для многоэтапных языковых программ
[Октябрь 23] DSPY: Компиляция декларативной языковой модели вызовов в самосовершенствовающие трубопроводы
[Jul'24] Прекрасная настройка и быстрое оптимизация: два отличных шага, которые лучше работают вместе
[Jun'24] подсказки в качестве автооптимизированных тренировок гиперпараметры
[Feb'24] Помощь в написании статей, подобных Википедии, с нуля с большими языковыми моделями
[Jan'24] Внутреннее обучение для экстремальной классификации с несколькими маркировками
[Dec'23] Утверждения DSPY: вычислительные ограничения для самоотдачи языка
[Dec'22] демонстрируют-предыдущие предложения: составление моделей поиска и языка для интенсивных знаний NLP

Чтобы оставаться в курсе или узнать больше, следите за @LateInteraction в Twitter.

Логотип DSPY разработан Чуйи Чжан .

Если вы используете DSPY или DSP в исследовательской статье, пожалуйста, укажите нашу работу следующим образом:

 @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}
}