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DSPY：編程- 不提示 - 發現模型

文檔： DSPY文檔

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DSPY是用於編程的開源框架（而不是提示）語言模型。它使您可以快速迭代模塊化AI系統，並提供用於優化其提示和權重的算法，無論您是構建簡單的分類器，複雜的抹布管道還是代理循環。

DSPY代表聲明性的自我改善Python。您可以編寫構圖Python代碼，而不是脆弱的提示，並使用DSPY的工具來教您的LM以傳遞高質量的輸出。該講座是一個很好的概念介紹。與社區見面，尋求幫助，或者開始通過我們的GitHub存儲庫和我們的Discord服務器進行貢獻。

文檔：dspy.ai

請轉到DSPY.AI的DSPY文檔

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pip install dspy

要安裝main的最新內容：

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

引用和閱讀更多

[JUN'24]優化多階段語言模型程序的說明和演示
[OCT'23] DSPY：編譯聲明語言模型將其調用到自我提出的管道中
[Jul'24]微調和及時的優化：兩個很好的步驟，可以更好地一起工作
[Jun'24]提示作為自動優化的培訓超標儀
[2月24日]協助用大語言模型從頭開始撰寫類似Wikipedia的文章
[1月24
[dec'23] DSPY斷言：自我修復語言模型管道的計算約束
[DEC'22]演示搜索預測：為知識密集型NLP編寫檢索和語言模型

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DSPY徽標由Chuyi Zhang設計。

如果您在研究論文中使用DSPY或DSP，請引用我們的工作如下：

 @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}
}