dspy: إطار إعلاني لبناء تطبيقات LLM وتحسينها

DSPY (برامج اللغة التعريفية ذاتية التحسين) تحدث ثورة في تطوير تطبيق LLM من خلال استخلاص تعقيدات الهندسة السريعة. يوفر هذا البرنامج التعليمي دليلًا شاملاً لبناء تطبيقات AI قوية باستخدام النهج التصريحي لـ DSPY.

أهداف التعلم:

• فهم طريقة التصريحية لـ DSPY لتبسيط تطوير تطبيق LLM.
• فهم كيف يقوم DSPY بأتمتة هندسة موجه ويحسن الأداء للمهام المعقدة.
• استكشاف أمثلة DSPY العملية ، مثل حل المشكلات الرياضية وتحليل المشاعر.
• تعرف على مزايا DSPY: الشكل ، قابلية التوسع ، والتحسين الذاتي المستمر.
• اكتساب رؤى لدمج DSPY في الأنظمة الحالية وتحسين سير عمل LLM.

(هذه المقالة جزء من علوم البيانات المدونة.)

جدول المحتويات:

• ما هو DSPY؟
• كيف وظائف DSPY؟
• أتمتة هندسة المطالبة مع dspy
• من أمثلة DSPY عملية
• مزايا DSPY
• خاتمة
• أسئلة يتم طرحها بشكل متكرر

ما هو DSPY؟

DSPY يبسط تطوير التطبيقات التي تعمل بالطاقة LLM باستخدام نهج التصريحي. يحدد المستخدمون ما الذي يجب أن يفعله النموذج ، وليس كيف للقيام بذلك. تتضمن مكونات المفاتيح:

• التوقيعات: المواصفات التعريفية التي تحدد سلوك الإدخال/الإخراج الوحدة (على سبيل المثال ، "سؤال -> الإجابة"). توضح التوقيعات الوظيفة المقصودة للنموذج.
• الوحدات النمطية: ملخص آليات مطالبة قياسية داخل خط أنابيب LLM. كل وحدة تتعامل مع توقيع محدد وطريقة التحطيم. تتحد الوحدات النمطية لإنشاء تطبيقات معقدة.
• تحسينات: تعديل معلمات برنامج DSPY (أوزان النموذج ، المطالبات) لتحسين المقاييس مثل الدقة. هذه الأتمتة تلغي الهندسة اليدوية.

كيف وظائف dspy؟

DSPY تبسيط إنشاء سير العمل من خلال مكونات معيارية وبرمجة التصريح. إنه يقوم بأتمتة تصميم سير العمل ، والتحسين ، والتنفيذ ، والسماح للمستخدمين بالتركيز على تحديد الأهداف. تتضمن العملية:

1. تعريف المهمة: حدد المهمة (على سبيل المثال ، التلخيص ، الإجابة على الأسئلة) ومقاييس الأداء (الدقة ، وقت الاستجابة).
2. جمع البيانات: جمع أمثلة الإدخال ذات الصلة ، المسمى أو غير المسماة. قم بإعداد البيانات لمعالجة DSPY.
3. إنشاء خط الأنابيب: حدد وحدات DSPY المناسبة ، وتحديد التواقيع لكل منها ، وتجميع خط أنابيب لمعالجة البيانات.
4. التحسين: استخدم مُحسّنات DSPY لتحسين المطالبات والمعلمات ، والاستفادة من التعلم القليلة والتحسين الذاتي.
5. التجميع والتنفيذ: تجميع خط الأنابيب المحسّن في رمز بيثون قابل للتنفيذ ونشره. تقييم الأداء مقابل المقاييس المحددة.
6. التكرار: تحليل الأداء ، صقل خط الأنابيب (ضبط الوحدات ، البيانات ، معلمات التحسين) ، وكرر النتائج المحسنة.

أتمتة هندسة المطالبة مع dspy

DSPY يعامل الهندسة الفورية كمشكلة التعلم الآلي ، وليس مهمة يدوية. توظف:

• bootstrapping: يقوم بشكل تكرار بتحسين المطالبة الأولية بناءً على أمثلة ومخرجات النموذج.
• سلاسل موجه: ينقسم المهام المعقدة إلى عروض فرعية أبسط.
من أمثلة DSPY عملية

(ملاحظة: يتطلب تثبيت

pip تثبيت dspy

والتكوين باستخدام مفتاح API الخاص بك.)

حل مشاكل الرياضيات (سلسلة الفكر):

• استيراد dspy lm = dspy.lm ('Openai/GPT-4O-Mini' ، api_key = 'your api key') # استبدال مفتاح API الخاص بك dspy.configure (LM = LM) Math = dspy.chainofThevage ("سؤال -> الإجابة: تعويم") الرد = الرياضيات (سؤال = "ما هي المسافة بين الأرض والشمس بالكيلومترات؟") طباعة (استجابة)

import dspy
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key='Your api key') # Replace with your API key
dspy.configure(lm=lm)
math = dspy.ChainOfThought("question -> answer: float")
response = math(question="What is the distance between Earth and the Sun in kilometers?")
print(response)

تحليل المشاعر:

• من كتابة استيراد الحرفي تصنيف الفصل (dspy.signature): الجملة: str = dspy.inputfield () المشاعر: حرفي ["إيجابي" ، "سلبي" ، "محايد"] = dspy.outputfield () الثقة: تعويم = dspy.outputfield () تصنيف = dspy.predict (تصنيف) تصنيف (الجملة = "أحب تعلم مهارات جديدة!")

import dspy
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key='Your api key') # Replace with your API key
dspy.configure(lm=lm)
math = dspy.ChainOfThought("question -> answer: float")
response = math(question="What is the distance between Earth and the Sun in kilometers?")
print(response)

الكشف عن البريد العشوائي:

(بنية مماثلة لتحليل المشاعر ، وتصنيف البريد الإلكتروني على أنها غير مرغوب فيها/ليس البريد العشوائي)

أتمتة الأسئلة الشائعة:

(يحدد توقيع لأزواج السؤال/الإجابة)

مزايا dspy:

برمجة التصريح

Modularity
التحسين الآلي
تحسين الذات
قابلية التوسع
تكامل سهل
مراقبة مستمرة
• خاتمة:

DSPY يبسط تطوير تطبيق LLM ، مما يجعله أكثر سهولة وفعالية. يؤدي نهجها التعريفي ، والتصميم المعياري ، وقدرات التحسين الآلي إلى حلول AI قوية وقابلة للتطوير.

أسئلة يتم طرحها بشكل متكرر:

Q1: كيف تختلف DSPY عن أطر عمل LLM الأخرى؟

• Q2: هل المعرفة الهندسية السريعة المطلوبة؟ Q3: هل تدعم DSPY نماذج منظمة العفو الدولية المختلفة؟
• Q4: كيف تتحسن DSPY بمرور الوقت؟
(ملاحظة: مصادر الصور ليست مملوكة للمؤلف وتستخدم بإذن.)