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让法学硕士 (LLM) 写题目:复合 AI 管道中的 DSPy 简介.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719040 2025-06-22 41页 4.56MB

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本文主要介绍了DSPy在复合AI管道中的应用,强调了其在优化提示语(prompts)方面的优势。 - **关键数据**:使用DSPy后,数据准确率从60.7%提升至82.0%,并使用了14行代码管理约700个token的提示语。 - **关键点**: 1. **提示语的优势与局限**:易于描述任务,但存在性能差异和组合边缘情况的问题。 2. **DSPy介绍**:将任务从LLM提示语中解耦,定义明确的输入输出,便于优化和模型切换。 3. **优化与模型切换**:DSPy支持多种算法和模型,易于优化和迁移,如从Qwen 3 0.6B到Phi-4-Mini 3.8B。 4. **实践案例**:通过DSPy优化地理位置信息合并(conflation)任务,提高了准确率。 5. **未来方向**:探索新优化器、微调、多阶段模块和工具整合。 - **结论**:DSPy使任务定义清晰,易于在复杂管道中管理,并支持持续优化,有助于保持竞争力。
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