斯坦福大学研究人员推AI框架DSPy:利用语言模型和检索模型解决复制任务

文章概要:

1. DSPy是一个用于语言模型和检索模型的AI框架，可以解决各种高级任务。

2. DSPy使用“签名”和“提示器”的模块化方法编译任何程序。

3. DSPy需要很少的标记数据，可以自动生成中间提示支持管道。

最近，斯坦福大学的研究人员推出了一个名为DSPy的AI框架，用于利用语言模型和检索模型来解决各种高级任务。DSPy包含多种技术，可以提示和微调语言模型，改进其推理和检索增强。

DSPy使用两个简单的概念“签名（Signatures）”和“提示器(Teleprompters)”来编译任何程序。其中，签名是DSPy模块输入输出行为的声明性规范。提示器是功能强大的优化器，可以学习如何提示任何程序模块的最佳提示。

与其他产品相比，DSPy需要非常少的标记数据。它有一个自动编译器，可以训练语言模型运行声明性步骤，并可以从最小数据进行微调，无需人工标记中间步骤。

DSPy的模块化和可训练组件系统不同于其他库，对于那些探索新管道或任务以解决高级问题的人非常有用。研究人员发布了安装指南和演示，以让更多人可以访问该框架。

DSPy框架的核心特色功能总结:

提供了模块化和声明式的Python接口，可以直观地指示语言模型执行流程，避免了繁琐的提示工程。

自动编译器可以跟踪程序流程，为语言模型生成高质量的 few-shot 提示或微调，教会模型实现声明式步骤，无需人工标注中间步骤。

引入了Signatures概念，声明语言模型的输入输出行为。Teleprompters概念则实现了自动优化提示。

可以重复编译改进性能，适应代码、数据、验证约束的变化。

支持零试用和编译后使用，编译可以显著提高任务完成质量。

需要的训练数据很少，通常只需要标注最终输出，编译器可以自动生成中间步骤的标注。

可以统一提示和微调技术，为不同的语言模型生成定制化的提示或微调方案。

针对复杂任务可以可靠地教会强大的模型，如GPT-3.5等，显著提高任务可靠性。

提供模块化和可组合的通用模块，避免专为特定应用预构建函数。

适合研究人员探索新的流程和任务，也方便实践者开发知识密集型NLP应用。

项目网址:https://github.com/stanfordnlp/dspy