저는 최근 COPRO를 사용하여 프롬프트 지침을 개선하고 최고 점수를 달성하는 것을 목표로 phi3으로 DSPy를 테스트했습니다. 의도적으로 Assertion을 사용하지 않았습니다.
내가 좋아하는 점은 다음과 같습니다.
문법적 주석이 달린 23개 언어 출판물의 문장이 포함된 CoLA 데이터 세트를 사용했습니다. "단지 레이블"(설명이나 추가 단어 없음)이 포함된 출력을 원했습니다. 제대로 수행되어 문법적 정확성을 보장하는 DSPy 생성 명령:
원래 지시사항: 문장이 맞는지(1) 틀렸는지 확인하세요(0)
최적화된 명령어: 문법적으로 맞는 경우 '1', 틀린 경우 '0'을 출력하여 주어진 문장이 표준 영어 문법 규칙을 준수하는지 확인합니다.
BootstrapFewShot과 Signature Optimizer는 모두 훌륭한 시작점입니다.
개선할 수 있는 점:
DSPy에서는 "교육이 완료되면 서명에서 수동으로 편집할 수 있는 더 나은 지침과 접두사를 갖게 됩니다."라고 말합니다. 그러나 나는 컴파일 후 도구가 예측할 준비가 되어 있어야 한다고 믿습니다. 명령어 최적화 프로그램은 다른 언어와의 호환성 향상과 같이 더 쉽게 조정할 수 있도록 더 많은 유연성이 필요합니다. 또는 필요에 따라 프롬프트를 조정할 수 있는 시그니처 최적화 프로그램을 만드는 것이 도움이 될 것입니다.
멋진 개념이지만 프레임워크로서는 아직 개선이 필요한 것 같습니다. 흥미로운 프로젝트나 공통 관심사가 있으면 저에게 연락하세요.
기허브 레포
위 내용은 DSPy(COPRO)를 사용하여 프롬프트 지침 개선의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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