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DSPY：编程- 不提示 - 发现模型

文档： DSPY文档

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DSPY是用于编程的开源框架（而不是提示）语言模型。它使您可以快速迭代模块化AI系统，并提供用于优化其提示和权重的算法，无论您是构建简单的分类器，复杂的抹布管道还是代理循环。

DSPY代表声明性的自我改善Python。您可以编写构图Python代码，而不是脆弱的提示，并使用DSPY的工具来教您的LM以传递高质量的输出。该讲座是一个很好的概念介绍。与社区见面，寻求帮助，或者开始通过我们的GitHub存储库和我们的Discord服务器进行贡献。

文档：dspy.ai

请转到DSPY.AI的DSPY文档

安装

pip install dspy

要安装main的最新内容：

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

引用和阅读更多

[JUN'24]优化多阶段语言模型程序的说明和演示
[OCT'23] DSPY：编译声明语言模型将其调用到自我提出的管道中
[Jul'24]微调和及时的优化：两个很好的步骤，可以更好地一起工作
[Jun'24]提示作为自动优化的培训超标仪
[2月24日]协助用大语言模型从头开始撰写类似Wikipedia的文章
[1月24
[dec'23] DSPY断言：自我修复语言模型管道的计算约束
[DEC'22]演示搜索预测：为知识密集型NLP编写检索和语言模型

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DSPY徽标由Chuyi Zhang设计。

如果您在研究论文中使用DSPY或DSP，请引用我们的工作如下：

 @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}
}