091_prompt_optimization_with_dspy_coding - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video es un tutorial sobre DSPY (Declarative Self-improving Language Programs), un framework/biblioteca para la optimización de prompts. El presentador, Jared Zoneraich, explica cómo DSPY puede usarse para mejorar automáticamente los prompts de un modelo de lenguaje (LLM), utilizando una combinación de ejemplos (few-shot learning) y/o modificando las instrucciones. El video cubre la configuración de DSPY, la definición de "signatures" y "modules", la creación de un conjunto de datos de entrenamiento, la definición de métricas de evaluación (evals), y la ejecución de diferentes "optimizadores" de DSPY para mejorar el rendimiento de un prompt para generar chistes.

Conceptos clave:

  • DSPY (Declarative Self-improving Language Programs): Un framework/biblioteca que permite optimizar prompts de forma automática, utilizando ejemplos y/o modificando las instrucciones.
  • Signature: En DSPY, define los campos de entrada y salida esperados para una tarea.
  • Module: En DSPY, define la estrategia de prompting a utilizar (ej: ChainOfThought, Predict).
  • Optimizer: En DSPY, un algoritmo que se utiliza para mejorar el prompt, ya sea agregando ejemplos (few-shot learning) o modificando las instrucciones. Hay varios optimizadores disponibles, como BootstrapFewShot, BootstrapFewShotWithRandomSearch, COPRO, y MIPRO.
  • Train Set (Conjunto de entrenamiento): Un conjunto de datos utilizado para entrenar el optimizador de DSPY.
  • Validation Set (Conjunto de validación): Un conjunto de datos utilizado por el optimizador para evaluar el rendimiento del prompt durante la optimización.
  • Dev Set (Conjunto de desarrollo): Un conjunto de datos separado del conjunto de entrenamiento y validación, utilizado para evaluar el rendimiento final del prompt optimizado.
  • Eval (Evaluación): Una métrica utilizada para medir la calidad de las respuestas generadas por el LLM. Puede ser programática (basada en reglas), sintética (utilizando otro LLM) o humana.
  • Few-shot learning: Dar ejemplos.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.

Pasos para usar DSPY (según el video):

  1. Definir la tarea: Determinar qué se quiere que el LLM haga (ej: generar chistes sobre un tema). Probar inicialmente con la API de OpenAI sin DSPY.
  2. Definir la "pipeline" en DSPY:
    • Configurar el modelo de lenguaje a utilizar (ej: GPT-4 Turbo).
    • Definir una "signature" que especifique los campos de entrada y salida.
    • Crear un "module" que defina la estrategia de prompting (ej: ChainOfThought).
  3. Crear un conjunto de datos de entrenamiento:
    • Recopilar ejemplos de entrada/salida para la tarea (ej: temas y chistes). Se pueden generar sintéticamente con otro LLM.
    • Dividir el conjunto de datos en "train", "validation" y "dev" sets.
  4. Definir una métrica de evaluación (eval):
    • Crear una función que evalúe la calidad de las respuestas generadas por el LLM. Puede ser una evaluación programática (basada en reglas), sintética (utilizando otro LLM) o humana.
  5. Ejecutar un optimizador de DSPY:
    • Elegir un optimizador (ej: BootstrapFewShot, BootstrapFewShotWithRandomSearch, COPRO, MIPRO).
    • Ejecutar el optimizador, proporcionándole el modelo, la "signature", el "module", el conjunto de entrenamiento y la métrica de evaluación.
    • El optimizador iterará, probando diferentes variaciones del prompt (agregando ejemplos o modificando las instrucciones) y evaluando su rendimiento utilizando el conjunto de validación y la métrica de evaluación.
  6. Evaluar el prompt optimizado:
    • Utilizar el conjunto de desarrollo ("dev set") para evaluar el rendimiento final del prompt optimizado.
  7. Guardar y cargar prompts:
    • Guardar el prompt y usarlo en producción.
  8. Repetir: Repetir los pasos anteriores, modificando la "pipeline" y volviendo a entrenar.

Optimizadores de DSPY:

  • BootstrapFewShot: Agrega ejemplos al prompt (few-shot learning), pero no modifica las instrucciones.
  • BootstrapFewShotWithRandomSearch: Similar a BootstrapFewShot, pero prueba diferentes combinaciones de ejemplos para encontrar la mejor.
  • COPRO: Optimiza solo las instrucciones, sin agregar ejemplos.
  • MIPRO: Optimiza tanto las instrucciones como los ejemplos (es el más potente, pero también el más costoso computacionalmente).
  • BootstrapFinetune: Para "fine-tuning".

Ejemplo práctico (generación de chistes):

  • Tarea: Generar chistes sobre un tema dado.
  • Modelo: GPT-4 Turbo.
  • Signature: Entrada: topic (tema del chiste). Salida: joke (el chiste).
  • Module: ChainOfThought (para incitar al LLM a razonar antes de generar el chiste).
  • Conjunto de datos: Ejemplos de temas y chistes (algunos generados sintéticamente con GPT-4).
  • Eval: Una función que utiliza GPT-4 para evaluar si un chiste es divertido, relevante para el tema y tiene el formato correcto.
  • Optimizadores: Se prueban BootstrapFewShot, BootstrapFewShotWithRandomSearch y COPRO.

Consejos y buenas prácticas:

  • Comienza con la implementación más simple posible: Prueba primero con un prompt básico y un modelo potente (ej: GPT-4) antes de usar DSPY.
  • Utiliza la "signature" y el "module" adecuados para tu tarea: DSPY ofrece diferentes opciones para diferentes tipos de tareas y estrategias de prompting.
  • Crea un buen conjunto de datos de entrenamiento: La calidad de tus ejemplos afectará significativamente el rendimiento del prompt optimizado.
  • Define una métrica de evaluación relevante: La métrica debe reflejar lo que consideras una buena respuesta para tu tarea.
  • Ten en cuenta el costo y la latencia: DSPY puede realizar muchas llamadas a la API del LLM, lo que puede ser costoso y lento.
  • Experimenta con diferentes optimizadores: Prueba diferentes optimizadores de DSPY para ver cuál funciona mejor para tu tarea.
  • Inspecciona los prompts generados por DSPY: Esto te ayudará a comprender cómo funciona el optimizador y a identificar posibles áreas de mejora.
  • Documentación: Se asume implícitamente la existencia de una documentación oficial.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede adaptar DSPY para tareas que no implican la generación de texto, como la clasificación o la extracción de información? Investigación: Se pueden definir "signatures" y "modules" que se ajusten a la tarea específica. Por ejemplo, para la clasificación, la "signature" podría tener una entrada de texto y una salida de categoría.

  • ¿Cómo se puede combinar DSPY con otras bibliotecas o herramientas de prompting, como LangChain? Investigación: DSPY se puede integrar con LangChain. De hecho, el video muestra código que utiliza componentes de LangChain (como PromptTemplate y StrOutputParser).

  • ¿Cuáles son las limitaciones de DSPY? Investigación: DSPY puede ser complejo de configurar y utilizar, especialmente para usuarios sin experiencia en programación. Además, puede ser computacionalmente costoso, especialmente si se utilizan modelos grandes o se realizan muchas iteraciones de optimización. El video también menciona que los prompts que genera pueden ser extraños.

  • ¿DSPY es siempre mejor que la ingeniería de prompts manual? No, DSPY no es una solución mágica que siempre superará a un ingeniero de prompts humano experimentado. Es una herramienta que puede ayudar a:

    • Automatizar parte del proceso de optimización de prompts.
    • Explorar un espacio de búsqueda más amplio de posibles prompts.
    • Encontrar combinaciones de instrucciones y ejemplos que un humano podría no haber considerado.

    Sin embargo, DSPY no reemplaza la intuición, el conocimiento del dominio y la creatividad de un humano. En muchos casos, un prompt cuidadosamente diseñado a mano puede ser igual de bueno o incluso mejor que un prompt optimizado por DSPY.

    La principal ventaja de DSPY es la automatización y la exploración sistemática del espacio de prompts. Es más útil cuando:

    • Se tiene un gran conjunto de datos de ejemplos.
    • Se tiene una métrica de evaluación clara y objetiva.
    • Se necesita optimizar el prompt para una tarea específica y bien definida.
    • Se tiene recursos computacionales suficientes.

  • ¿Qué significa grok? En el contexto del video, grok significa entender o comprender algo de forma intuitiva y profunda. Es una palabra informal que se usa comúnmente en la jerga de la programación y la ciencia ficción.

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