VolgendeVolgende gids
Snel versiebeheer en regressietesten
Technisch
Technische GIDS
Automatische snelle optimalisatie en DSPy
Automatische promptoptimalisatie maakt gebruik van een algoritme om te zoeken naar betere instructies of enkele voorbeelden.
Op deze pagina4 minuten lezen
Overzicht
Het beoordeelt kandidaat-prompts op basis van een metriek op basis van een reeks voorbeelden in plaats van te vertrouwen op handmatig aangepaste bewoordingen. Bekende benaderingen zijn onder meer APE, Google, DeepMind's OPRO en DSPy, een open-sourceframework van Stanford. Samen veranderen ze snelle engineering van giswerk in een meetbaar, herhaalbaar proces.
Diepe duik
Met de hand afgestelde aanwijzingen hebben een bekende zwakte. Een formulering die werkt voor het ene model, de dataset of de versie kan stilletjes stoppen met werken voor een ander model, en veranderingen worden meestal beoordeeld op basis van slechts een handvol voorbeelden. Automatische promptoptimalisatie vervangt die lus door een zoekopdracht. Je levert drie dingen aan: - Een taak. - Een reeks inputs, idealiter met verwachte outputs. - Een statistiek, zoals exacte match of een rubriek die door een ander model is gescoord. De optimizer genereert kandidaat-prompts, voert ze uit, scoort ze en houdt de winnaars vast. Vroege voorbeelden maakten het idee concreet. APE (Automatic Prompt Engineer, Zhou et al., 2022) liet een model veel instructies voorstellen op basis van input-outputvoorbeelden, en behield vervolgens de hoogst scorende. OPRO (Optimization by PROmpting, Yang et al., Google DeepMind, 2023) gebruikte een LLM als optimalisatie. De meta-prompt vermeldde eerdere instructies met hun scores, en het model stelde nieuwe voor. OPRO vond instructies zoals 'Haal diep adem en werk stap voor stap aan dit probleem', die goed scoorden voor een bepaald model op het gebied van wiskunde op de basisschool. Geoptimaliseerde bewoordingen kunnen niet intuïtief en specifiek voor een model zijn. DSPy gaat verder door de manier te veranderen waarop programma's worden geschreven. Het is ontwikkeld op Stanford NLP door Omar Khattab en medewerkers en geïntroduceerd in 2023. Je geeft aan wat elke stap doet met een handtekening, zoals "vraag, context -> antwoord", en combineert modules zoals Predict of ChainOfThought. Een optimizer (eerder een teleprompter genoemd), zoals BootstrapFewShot of MIPROv2, "compileert" vervolgens het programma door demonstraties en instructies voor elke module te kiezen om uw metriek te maximaliseren. Drie misvattingen zijn de moeite waard om te corrigeren: - Deze hulpmiddelen nemen het menselijk oordeel weg. Dat is niet het geval, omdat de metriek en de voorbeelden ‘beter’ definiëren. - Geoptimaliseerde aanwijzingen zijn veilig om te vertrouwen. Ze kunnen een kleine dataset overbelasten. - Optimalisatie is gratis. Het kost echte API-aanroepen, soms veel.
Strategische impact
Kosten en budget
Architectuurbeslissingen bepalen jarenlang de prestaties en bedrijfskosten.
Duidelijkere beslissingen
Technisch onderwijs helpt teams bij het kiezen van de juiste stapel, niet alleen de nieuwste.
Kwaliteitscontrole
Betere technische keuzes verminderen het aantal betrouwbaarheidsincidenten in de productie.
De toekomst van automatische snelle optimalisatie en DSPy
Snelle optimalisatie wordt een normaal onderdeel van LLM-engineering, naast evaluatiesuites, in plaats van een onderzoeksnieuwsgierigheid. Er blijven open vragen. Hoe goed worden geoptimaliseerde aanwijzingen overgedragen tussen modellen? Hoe schrijf je statistieken voor subjectieve kwaliteiten zoals toon of behulpzaamheid? Hoe voorkom je dat kleine datasets overfitting krijgen? Sommige onderzoeken combineren snelle optimalisatie met lichtgewicht verfijning, en DSPy ondersteunt beide. Modellen veranderen vaak, dus de mogelijkheid om automatisch opnieuw te optimaliseren op basis van een stabiele testset is waarschijnlijk belangrijker dan welke slimme prompt dan ook. Het definiëren van goede statistieken en voorbeelden blijft mensenwerk.
Implementatie in de echte wereld
Een team dat een classifier voor supporttickets bouwt, schrijft een DSPy-handtekening "ticket -> categorie" en levert 200 gelabelde tickets en een nauwkeurigheidsmetriek. Een optimizer kiest vervolgens de paar-shot-demonstraties die het beste scoren.
Wanneer een bedrijf van de ene LLM-provider naar de andere overstapt, voert het de DSPy-optimalisatie opnieuw uit voor het nieuwe model. Er worden geen aanwijzingen met de hand herschreven die zijn afgestemd op het oude model.
Een onderzoeker voert een OPRO-achtige lus uit. Eén model stelt nieuwe bewoordingen voor een instructie voor, elke bewoording wordt gescoord op een wiskundebenchmark en de best scorende geschiedenis gaat terug naar de volgende ronde met voorstellen.
Een pijplijn voor het ophalen van vragen en antwoorden is van begin tot eind geoptimaliseerd, met een statistiek die de uiteindelijke antwoorden vergelijkt met referentie-antwoorden. Zowel de stap voor het schrijven van de query als de stap voor het beantwoorden ervan verbeteren samen.
Risico's en vangrails
Het optimaliseren van één benchmark kan bredere systeemzwakheden verbergen.
Infrastructuur- en onderhoudskosten worden vaak onderschat.
De lacunes op het gebied van beveiliging en waarneembaarheid kunnen groter worden naarmate systemen complexer worden.
Implementatie routekaart
Definieer latentie-, kwaliteits- en kostendoelen vóór implementatie.
Benchmark onder realistische belasting- en gegevensomstandigheden.
Instrumentbewaking op fouten, drift en gebruikersimpact.
Bereid rollback- en incidentresponspaden voor voordat u gaat schalen.
Blijf verkennen
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Automatic Prompt Optimization and DSPy quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Veelgestelde vragen
Wat is automatische promptoptimalisatie en DSPy?
Automatische promptoptimalisatie maakt gebruik van een algoritme om te zoeken naar betere instructies of enkele voorbeelden. Het beoordeelt kandidaat-prompts op basis van een metriek op basis van een reeks voorbeelden in plaats van te vertrouwen op handmatig aangepaste bewoordingen. Bekende benaderingen zijn onder meer APE, Google, DeepMind's OPRO en DSPy, een open-sourceframework van Stanford. Samen veranderen ze snelle engineering van giswerk in een meetbaar, herhaalbaar proces.
Wat moet u aanleveren om automatische promptoptimalisatie te laten werken?
De optimizer heeft een taak, voorbeelden en een metriek nodig, zodat hij kandidaat-prompts kan scoren en de beste kan behouden.
Wat speelt bij OPRO de rol van de optimizer?
OPRO gebruikt een taalmodel als optimalisatie. Het ziet eerdere instructies met hun scores en stelt nieuwe voor.
Wat illustreert OPRO's resultaat 'Haal diep adem en werk stap voor stap aan dit probleem'?
De instructie scoorde goed voor één bepaald model op het gebied van wiskunde op de basisschool. De bewoordingen die via de zoekopdracht worden gevonden, kunnen verrassend zijn en zijn mogelijk niet overdraagbaar op andere modellen.
Wat is een DSPy-handtekening?
Handtekeningen verklaren wat een module moet doen in termen van invoer- en uitvoervelden. DSPy werkt vervolgens de prompt uit.
Hoe krijgt BootstrapFewShot van DSPy zijn demonstraties?
Succesvolle traceringen worden slechts enkele voorbeelden, ook voor interne stappen die u zelf nooit heeft gelabeld.
Blijf leren
Gerelateerde gidsen
Er zijn meer handleidingen voor dit onderwerp geselecteerd