


Verwendung von DSPy (COPRO) zur Verfeinerung von Eingabeaufforderungsanweisungen
Ich habe kürzlich DSPy mit phi3 getestet, mit dem Ziel, COPRO zu verwenden, um die Eingabeaufforderungen zu verfeinern und die beste Punktzahl zu erzielen. Ich habe absichtlich keine Behauptungen verwendet.
Das hat mir gefallen:
Ich habe den CoLA-Datensatz verwendet, der Sätze aus 23 linguistischen Veröffentlichungen enthält, die hinsichtlich der Grammatik mit Anmerkungen versehen sind. Ich wollte Ausgaben mit „nur der Bezeichnung“ (keine Erklärungen oder zusätzlichen Wörter). DSPy generierte Anweisungen, die gut funktionierten und die grammatikalische Korrektheit gewährleisteten:
Originalanweisung: Überprüfen Sie, ob der Satz korrekt ist (1) oder nicht (0)
Optimierte Anweisung: Stellen Sie fest, ob der gegebene Satz den Standardregeln der englischen Grammatik entspricht, indem Sie eine „1“ für grammatikalisch korrekt und eine „0“ für falsch ausgeben.
Sowohl BootstrapFewShot als auch Signature Optimizer sind großartige Ausgangspunkte.
Was könnte verbessert werden:
DSPy gibt an: „Sobald das Training abgeschlossen ist, stehen Ihnen bessere Anweisungen und Präfixe zur Verfügung, die Sie manuell in der Signatur bearbeiten können.“ Ich glaube jedoch, dass das Tool nach der Kompilierung bereit sein sollte, Vorhersagen zu treffen. Der Befehlsoptimierer benötigt mehr Flexibilität für einfachere Optimierungen, beispielsweise eine bessere Kompatibilität mit anderen Sprachen. Alternativ wäre es von Vorteil, ein Programm für den Signaturoptimierer zu erstellen, um Eingabeaufforderungen nach Bedarf anzupassen.
Es ist ein cooles Konzept, aber ich denke, als Rahmenwerk muss es noch verbessert werden. Kontaktieren Sie mich, wenn Sie ein interessantes Projekt/gemeinsame Interessen haben.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von DSPy (COPRO) zur Verfeinerung von Eingabeaufforderungsanweisungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
