Programmer avec DSPy pour améliorer les applications de LLM
Cet article présente le framework DSPy, conçu pour optimiser de manière algorithmique les invites et les poids des modèles de langage. Nous avons exploré comment DSPy peut être utilisé pour améliorer de manière programmatique nos applications de LLM (RAGs). DSPy offre une syntaxe très pythonique et son fonctionnement peut être comparé à celui de PyTorch. Vous commencez par créer un jeu de données d’entraînement, puis définissez un programme DSPy (modèle), établissez votre propre logique de validation, compilez le programme et le peaufinez de manière itérative.
Points clés
- DSPy est un framework conçu pour optimiser de manière algorithmique les invites et les poids des modèles de langage
- DSPy permet de programmer de manière programmatique des applications de LLM (RAGs) avec une syntaxe très pythonique
- Le fonctionnement de DSPy peut être comparé à celui de PyTorch
- Le workflow DSPy consiste à créer un jeu de données d’entraînement, définir un programme (modèle), établir une logique de validation, compiler le programme et l’affiner de manière itérative
- DSPy offre de nombreuses options pour optimiser et valider la qualité et le coût de ses programmes
- Le framework DSPy permet de simuler facilement des systèmes de recherche multi-sauts comme GoldEn et Baleen
À retenir
Avec DSPy, il est clair que les possibilités d’amélioration des applications de LLM sont infinies ! Grâce à sa syntaxe pythonique et son approche programmatique, DSPy permet de créer des programmes sophistiqués tout en restant très flexible. Que vous travailliez sur des tâches standard ou sur des domaines plus spécialisés, DSPy saura vous épauler pour optimiser vos modèles de manière efficace. Alors n’hésitez plus, lancez-vous dans l’aventure DSPy et voyez ce que vous pouvez créer !
Sources
