Compilatorul DSPy poate ‘distila’ logica unui program complex compus din mai multe module mari într-un model mic și compact (ex: Llama-3-8B sau Mistral-7B). DSPy generează automat setul de instrucțiuni și date de antrenare formatate pentru fine-tuning cu LoRA sau QLoRA.
Compilare din Prompturi în Greutăți de Model (Prompt-to-Weights)
Reduce costurile de operare în cloud de zeci de ori păstrând acuratețea obținută prin raționament CoT.
# Tehnica de distilare DSPy:
# 1. Programul profesor (GPT-4o CoT) rezolvă setul de date și produce urme (traces) de raționament.
# 2. Datele de raționament sunt salvate în format JSONL pentru fine-tuning Supervised (SFT).
# 3. Modelul student mic (Llama-3-8B) este antrenat să imite direct raționamentul CoT într-un singur pas.Utilizarea corectă a acestei funcționalități în DSPy asigură programarea algoritmică robustă a modelelor mari de limbaj, decuplând arhitectura codului de redactarea fragilă a prompturilor manuale.
Întrebări & Exemple practice:
Distilarea programelor DSPy în greutăți de modele mici (Fine-tuning)Ai o întrebare despre Distilarea programelor DSPy în greutăți de modele mici (Fine-tuning) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.