DSPy教程:用 DSPy 自动优化大型语言模型 LLM 应用
DSPy 是一款功能强大的框架。
它可以用来自动优化大型语言模型(LLM)的提示词和响应。
还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI/Gemini/Claude版本升级也能正常使用。
开始使用 DSPy:
怎样开始?任何DSPy项目都能套用的8个步骤
思考链ChainOfThought教程
传统 LLM 使用的挑战
使用 LLM 构建复杂系统通常需要以下步骤:
- 将问题分解为多个步骤。
- 对每个步骤进行良好的提示,使其单独运行良好。
- 调整各个步骤以实现良好协作。
- 生成合成示例来微调每个步骤。
- 使用这些示例对较小的 LLM 进行微调以降低成本。
这种方法既复杂又耗时,并且每次更改管道、LLM 或数据时都需要重新调整提示和微调步骤。
DSPy 如何简化 LLM 优化
DSPy 通过以下两种方式简化了 LLM 优化过程:
- 分离流程和参数: DSPy 将程序流程(称为“模块(Module)”)与每个步骤的参数(LLM 提示prompt和权重weight)分离。这使得可以轻松地重新组合模块并调整参数,而无需重新编写提示或生成合成数据。
- 引入优化器: DSPy 引入了新的“优化器”,这是一种 LLM 驱动的算法,可以根据您想要最大化的“指标”调整 LLM 调用的提示和/或权重。优化器可以自动探索最佳提示和权重组合,而无需人工干预。
DSPy 的优势
DSPy 具有以下优势:
- 更强大的模型: DSPy 可以训练强大的模型(如 GPT-3.5 或 GPT-4)和本地模型(如 T5-base 或 Llama2-13b),使其在执行任务时更加可靠,即具有更高的质量和/或避免特定的失败模式。
- 更少的提示: DSPy 优化器会将相同的程序 “编译 “成不同的指令、少量提示和/或权重更新(finetunes)。 这意味着您需要更少的提示来获得相同甚至更好的结果。
- 更系统的方法: DSPy 提供了一种更系统的方法来使用 LLM 解决困难任务。您可以使用通用的模块和优化器来构建复杂的管道,而无需每次更改代码或数据时都重新编写提示。
DSPy 的工作原理
DSPy 通过以下步骤工作:
- 定义程序流程:使用 DSPy 模块定义程序流程。每个模块代表程序的一步,并可以包含 LLM 调用、条件检查和其他操作。
- 设置指标:指定要优化的指标。指标可以是任何可以衡量系统性能的度量,例如准确性、速度或效率。
- 优化器:运行 DSPy 优化器。优化器将探索不同的 LLM 提示和权重组合,并根据指定的指标选择最佳组合。
DSPy 的应用举例
DSPy 可用于各种 LM 应用,包括:
- 问答系统: DSPy 可以用于优化问答系统的 LLM 提示,以提高准确性和效率。
- 机器翻译: DSPy 可以用于优化机器翻译系统的 LLM 权重,以提高翻译质量。
- 文本摘要: DSPy 可以用于优化文本摘要系统的 LLM 提示,以生成更准确和更具信息量的摘要。
DSPy 适用于以下情况:
- 您需要在管道中多次使用 LM
- 您需要训练强大的模型以执行困难的任务
- 您希望以更系统的方式使用 LM
总之,DSPy 是一种强大的框架,用于优化 LLM 提示和权重,尤其是在 LM 在流水线中多次使用的情况下。 它通过将程序流程与参数分离并引入新的 LLM 驱动的优化器来实现这一点,这些优化器可以根据您的目标指标调整提示和/或权重。