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如今,大多数基于语言模型的应用程序依赖于为特定任务手工调整的提示词模板。DSPy是一个用于开发此类应用程序的框架,采用了一种不同的方式,摒弃了直接的提示词工程。相反,它引入了围绕程序流程的更高级抽象(通过可以彼此叠加的 modules),以及优化的指标和用于训练/测试的数据。然后,它基于定义的指标优化提示和/或底层语言模型的权重。生成的代码库类似于使用PyTorch进行神经网络训练。我们认为这种方法很有新意,值得尝试。
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