dspy.BootstrapFewShotWithRandomSearch: explorare combinatorică de exemple în DSPy & Programare Algoritmică LLM

Sintaxă & invocare
BootstrapFewShotWithRandomSearch(num_candidate_programs=8).compile(...)

Acest optimizator extinde BootstrapFewShot generând un set mare de demonstrații candidate și efectuând o căutare aleatorie combinatorică (Random Search) pe parcursul mai multor runde pentru a descoperi subsetul de exemple care maximizează scorul general pe setul de validare.

Căutare Combinatorică pentru Demonstrații Optime

Depășește frecvent selecția aleatorie sau euristică a exemplelor few-shot cu 5-15% în scorul final.

from dspy.teleprompt import BootstrapFewShotWithRandomSearch

optimizer = BootstrapFewShotWithRandomSearch(
    metric=validate_answer,
    max_bootstrapped_demos=4,
    num_candidate_programs=8,
    num_threads=4
)
best_program = optimizer.compile(student=my_module, trainset=trainset, valset=valset)

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.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: dspy.BootstrapFewShotWithRandomSearch: explorare combinatorică de exemple

Ai o întrebare despre dspy.BootstrapFewShotWithRandomSearch: explorare combinatorică de exemple 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.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.