Mua thẻ trực tuyến: cách nhận mã nhanh sau 5 phút giao dịch

Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Phần tiếp theo của DSPy: Phân tích thêm về o1mua thẻ trực tuyến, Lượng tính tại thời gian suy luận và Khả năng lý luận Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về mô hình ngôn ngữ lớn DSPy, đặc biệt là cách nó xử lý các yêu cầu tính toán phức tạp trong giai đoạn suy luận. O1, một khái niệm quan trọng, đại diện cho mức độ tối ưu hóa ban đầu trong thuật toán. Điều này đóng vai trò cốt lõi trong việc giảm thiểu lượng tài nguyên cần thiết để thực hiện các tác vụ. Bên cạnh đó, lượng tính tại thời gian suy luận (Inference-time Compute) là yếu tố quyết định hiệu suất thực tế của hệ thống. Nó phản ánh khả năng của mô hình khi xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác mà không tiêu tốn quá nhiều năng lượng hoặc thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng khi triển khai mô hình vào các ứng dụng thương mại hoặc sản xuất. Cuối cùng, chúng ta cũng sẽ thảo luận về khả năng lý luận - một trong những thách thức lớn nhất đối với trí tuệ nhân tạo hiện đại. Việc giúp máy móc hiểu sâu và suy nghĩ logic như con người vẫn là mục tiêu mà các nhà nghiên cứu đang nỗ lực đạt được. Liệu DSPy có thể vượt qua rào cản này? Hãy cùng tìm hiểu thêm!
2024-12-15

Những lời đồn dễ tan biếnbacarat, chỉ có văn bản mới tồn tại mãi.
(Hôm nay tiếp tục nói về công nghệ AI.)

Khoảng hai tuần trướcbầu cua, tôi đã giới thiệu nguyên lý của DSPy trong hai bài viết:

Hôm nay là bài viết thứ bamua thẻ trực tuyến, và cũng là lúc để khép lại chủ đề này. Mặc dù DSPy còn gặp rất nhiều thách thức trong việc áp dụng thực tế, nhưng ý tưởng thiết kế của nó thật sự rất tiên phong và thú vị. Do đó, hôm nay chúng ta sẽ kết hợp một số khái niệm quan trọng trong lĩnh vực AI để cùng nhau tổng kết và suy ngẫm. Trước hết, cần thừa nhận rằng DSPy đang đặt nền móng cho một tương lai đầy hứa hẹn trong công nghệ AI. Tuy nhiên, để có thể ứng dụng rộng rãi hơn, nó vẫn cần vượt qua những rào cản như hiệu suất tính toán và độ phức tạp trong quá trình vận hành. Điều này nhắc nhở chúng ta rằng, dù ý tưởng có tuyệt vời đến đâu, thì thực tiễn vẫn luôn là yếu tố không thể bỏ qua. Đồng thời, khi nhìn vào DSPy, ta có thể thấy rõ tầm quan trọng của việc tích hợp các khái niệm như học máy tự động (self-supervised learning) và khả năng xử lý ngữ liệu lớn (large language model). Đây là những xu hướng đã và đang định hình ngành AI hiện đại. Dựa trên điều này, chúng ta có thể suy nghĩ về cách kết nối DSPy với những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này, từ đó mở ra cánh cửa cho các ứng dụng sáng tạo và đột phá. Tóm lại, dù DSPy vẫn còn nhiều chặng đường phía trước, nhưng nó chắc chắn là một bước tiến đáng ghi nhận trong hành trình phát triển AI. Hy vọng qua bài viết ngày hôm nay, chúng ta đã có cái nhìn sâu sắc hơn về tiềm năng cũng như thách thức mà nó mang lại. Và chắc chắn, đây không phải là điểm dừng, mà chỉ là khởi đầu cho những khám phá tiếp theo!

Thảo luận kỹ thuật

Training-time / Inference-time / Pre-inference time

Sau khi OpenAI phát hành o1bầu cua, ngành bắt đầu chú ý Inference-time Compute Trong giai đoạn inferencebầu cua, o1 tạo ra một lượng lớn các token suy luận (reasoning tokens) để nâng cao khả năng suy luận đối với những vấn đề phức tạp. Điều này giúp mô hình không chỉ hiểu rõ hơn về ngữ cảnh mà còn đưa ra những kết luận chính xác và sâu sắc hơn, từ đó mở rộng phạm vi ứng dụng trong nhiều tình huống thực tế.

Compute trong thời gian Inference

Rõ ràngmua thẻ trực tuyến, khi thực hiện Inference-time Compute, o1 sẽ không cập nhật các trọng số của mô hình. Điều này hoàn toàn khác biệt so với Training- Trong giai đoạn huấn luyện, việc cập nhật trọng số là một phần thiết yếu để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình, nhưng trong quá trình suy luận, trọng số đã được xác định và không cần điều chỉnh thêm. Sự phân biệt này giúp đảm bảo rằng quy trình suy luận diễn ra nhanh chóng và hiệu quả mà không làm thay đổi bất kỳ thông số nào của mô hình.

Dựa trên hai bài viết trướcbầu cua, có lẽ mọi người đã hiểu rõ rằng quá trình tối ưu hóa của DSPy thường sẽ không cập nhật trọng số (weights) của mô hình. Tuy nhiên, DSPy có một ngoại lệ đặc biệt: nó có một trình tối ưu hóa (optimizer) chuyên dụng để thực hiện việc fine-tune, và điều này thực sự sẽ thay đổi trọng số của mô hình. Điều này xuất phát từ cách thiết kế kỹ thuật của DSPy, mà chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn sau này. Hiện tại, hãy tạm thời bỏ qua trường hợp đặc biệt này. Nói cách khác, trong hầu hết các trường hợp, optimizer của DSPy sẽ không chỉnh sửa trọng số của mô hình.

Vậy thìmua thẻ trực tuyến, nếu DSPy không cập nhật trọng số của mô hình, nó sẽ tối ưu hóa điều gì? Thực ra, nó đang tối ưu hóa prompt. Khi phân tích sâu hơn, việc này bao gồm hai phần chính: một là tối ưu hóa instruction, và phần kia là tối ưu hóa few-shot (cũng được gọi là lựa chọn ví dụ [1]).

Tối ưu hóa trước-suy luận Pre-inference time Compute [Tên này ám chỉ] rằng quá trình tối ưu hóa của DSPy thường diễn ra sau giai đoạn đào tạo mô hìnhbacarat, nhưng lại trước khi bước vào giai đoạn suy luận thực tế. Điều này cho thấy một sự khác biệt quan trọng trong cách tiếp cận của DSPy so với các phương pháp thông thường, nơi tối ưu hóa thường được thực hiện ngay trong suốt quá trình đào tạo. Với cách làm riêng biệt này, DSPy có thể cải thiện hiệu suất tổng thể bằng cách điều chỉnh các tham số hoặc cấu trúc mô hình một cách chi tiết hơn trước khi áp dụng nó để đưa ra dự đoán cuối cùng.

Tạm kết luận lạimua thẻ trực tuyến, nếu nhìn vào toàn bộ chu kỳ sống của LLM, theo giai đoạn đầu tư tài nguyên tính toán, có thể phân thành ba loại:

Tính toán trong thời gian đào tạo. Bao gồm tiền huấn luyện (pre-training) và nhiều hình thức điều chỉnh tinh chỉnh (fine-tuning) khác nhau. Trong giai đoạn tiền huấn luyệnbầu cua, mô hình được nuôi dưỡng trên một lượng lớn dữ liệu để học các biểu diễn chung trước khi nó được áp dụng cho các tác vụ cụ thể. Sau đó, quá trình điều chỉnh tinh chỉnh xuất hiện như một bước quan trọng, nơi mà mô hình đã qua tiền huấn luyện sẽ được tối ưu hóa thêm cho các nhiệm vụ đặc thù, từ nhận diện hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên đến xử lý âm thanh. Điều này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình và cho phép nó hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường thực tế.
Pre-inference time Compute。
Inference-time Compute。

Trong cuộc thảo luận trướcbacarat, chúng ta đã đề cập đến kỹ thuật Kỹ nghệ Tự động hóa Đề xuất (APE) [1], rõ ràng đây cũng thuộc phạm vi tính toán trước khi suy luận (Pre-inference time Compute). APE không chỉ đơn thuần là một phương pháp tối ưu hóa mà còn là một bước đột phá trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các mô hình học máy. Nó giúp tự động điều chỉnh và tối ưu hóa các tham số đầu vào, từ đó giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tiết kiệm thời gian cho người dùng. Với khả năng này, APE đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu và cấu hình mô hình trước khi tiến hành quá trình suy luận phức tạp.

Cuối cùngbacarat, điều quan trọng cần lưu ý là ba loại phương pháp phân bổ sức mạnh tính toán trên đây không phải là loại trừ lẫn nhau; chúng có thể kết hợp với nhau một cách linh hoạt. Mỗi phương pháp không chỉ tồn tại độc lập mà còn có thể bổ trợ cho nhau, tạo ra một hệ thống hiệu quả hơn nhiều so với việc áp dụng riêng lẻ từng phương án. Điều này mở ra tiềm năng sáng tạo lớn trong việc tối ưu hóa quy trình và đạt được mục tiêu mong muốn một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Sự khác biệt giữa DSPy và APE

Trước tiên nói về APEmua thẻ trực tuyến, việc chạy nó cần năm yếu tố:

Một tập dữ liệu được đánh dấu.
Một metric có thể tự động thực hiện.
Một câu hỏi ban đầu. Dùng làm điểm khởi đầu cho tối ưu hóa.
Một meta-prompt. Được sử dụng để tạo ra các câu hỏi mới.
Một thuật toán tối ưu hóa. Nó sử dụng bốn phần tử đầu tiên làm đầu vàomua thẻ trực tuyến, sau đó lặp đi lặp lại quá trình tối ưu hóa để tạo ra các từ khóa gợi ý ngày càng tốt hơn. Một thuật toán tối ưu hóa APE điển hình mà nhiều người đã quen thuộc là OPRO[3]. Trong quá trình này, thuật toán liên tục học hỏi và điều chỉnh dựa trên kết quả trước đó, đảm bảo rằng mỗi vòng lặp đều mang lại hiệu suất cao hơn so với lần trước. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng đầu ra mà còn tăng cường độ chính xác trong việc tạo ra các gợi ý phù hợp nhất cho từng trường hợp cụ thể.

DSPy chứa hầu hết các yếu tố của một dự án APEmua thẻ trực tuyến, nhưng nó không chỉ dừng lại ở đó. DSPy thực sự là một khung lập trình AI khá nặng ký. Điểm nhấn trong thiết kế của DSPy nằm ở việc nó tập trung vào việc xây dựng một hệ thống gồm nhiều module có thể tự động tối ưu hóa. Tất nhiên, khi cần tối ưu từng module cụ thể, DSPy có thể tận dụng bất kỳ thuật toán tối ưu hóa APE sẵn có nào, chẳng hạn như gọi đến OPRO. Tuy nhiên, trọng tâm chính của DSPy lại là tối ưu hóa toàn bộ hệ thống. Theo cách nhìn này, DSPy có cách tiếp cận tương tự như TextGrad [4].

Nên là 43; ngược lạimua thẻ trực tuyến, nếu chúng ta cho rằng Bài viết trước Trong tài liệu nàybầu cua, chúng ta đã chứng kiến, DSPy sử dụng chiến lược Bootstrap để tự động tạo ra dữ liệu trung gian, đây chính là một minh chứng cho việc nó tập trung tối ưu hóa toàn diện hệ thống. Ngoài ra, khả năng tự động hóa này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng hiệu quả xử lý thông qua việc giảm thiểu các bước thủ công không cần thiết.

Modular / Multi-Stage / CoT

Trong bài báo về DSPy [5]mua thẻ trực tuyến, chúng ta có thể thấy rằng điều mà nó quan tâm là tương tự như multi-stage pipelines Hai hàm callback này. Thực tếmua thẻ trực tuyến, cách mô tả này vẫn còn khá agents Hệ thống như vậy đang cố gắng phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành những công việc nhỏ hơn và dễ giải quyết hơnbầu cua, sau đó lần lượt giao cho LLM thực hiện. Chính bản chất của các hệ thống này là mang tính module (mô đun). Ngoài ra, cách tiếp cận này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn tạo điều kiện cho việc nâng cấp hoặc sửa đổi từng phần riêng lẻ một cách linh hoạt trong quá trình vận hành.

Modular Về mặt không gianbầu cua, hệ thống được cấu thành từ nhiều Module. Multi-stage Còn về mặt thời gianmua thẻ trực tuyến, một nhiệm vụ phức tạp có thể hoàn thành bước đầu tiên trước, sau đó đến bước tiếp theo, v.v.

Vì DSPy hướng đến việc tối ưu hóa toàn bộ hệ thống một cách tự độngmua thẻ trực tuyến, nhưng hệ thống thì lại rất phức tạp, bạn cần hiểu rõ trong các thành phần của hệ thống, những yếu tố nào có thể được tối ưu và những yếu tố nào không thể. Nhận thấy vấn đề này, DSPy đã lấy cảm hứng từ PyTorch để giải quyết thách thức đó. Cụ thể, nó áp dụng các mô hình mà PyTorch đã xây dựng để phân tích và xác định những điểm có thể can thiệp nhằm cải thiện hiệu suất tổng thể. Đồng thời, nó cũng học hỏi cách PyTorch xử lý các mô đun phức tạp, giúp người dùng dễ dàng quản lý và tối ưu hóa mà không phải lo lắng quá nhiều về các chi tiết kỹ thuật sâu xa.nn.ModuleÝ tưởng về việc khái quát hóa có thể giúp bạn dễ dàng xác định các mô-đun có thể tối ưu hóa trong hệ thống. Tất nhiênbacarat, quá trình này không chỉ dừng lại ở việc nhận diện các mô-đun chính mà còn mở rộng đến cả những thành phần con bên trong chúng, từ cấp cao nhất cho đến các lớp nhỏ hơn bên dưới. Điều này cho phép bạn có cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về cấu trúc tổng thể của hệ thống, từ đó đưa ra các chiến lược cải thiện hiệu suất một cách hợp lý.

Trong một hệ thống có chứa nhiều mô-đun (module)mua thẻ trực tuyến, quá trình thực thi thường sẽ mang tính đa giai đoạn (multi-stage). Tuy nhiên, quá trình đa giai đoạn này không nhất thiết phải liên quan đến nhiều mô-đun. Ví dụ, chỉ với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model), chúng ta vẫn có thể thực hiện nhiều bước phản ánh (reflection) phức tạp mà không cần đến sự tham gia của các mô-đun khác. Nếu lấy một ví dụ cụ thể, hãy tưởng tượng rằng một LLM có khả năng tự đánh giá và cải thiện chính mình qua từng giai đoạn. Điều này có nghĩa là ngay cả khi hệ thống chỉ bao gồm duy nhất một mô-đun xử lý dữ liệu, nó vẫn có thể thực hiện những bước suy luận sâu và phân tích chi tiết. Đây cũng là cách mà một số mô hình trí tuệ nhân tạo tự học hỏi từ trải nghiệm trước đó để đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai. Tóm lại, dù một hệ thống có được thiết kế với nhiều mô-đun hay không, việc áp dụng các quy trình đa giai đoạn vẫn luôn là một phương pháp hữu ích để tối ưu hóa hiệu suất và tăng cường khả năng học hỏi của hệ thống.

Khi quan sát ở góc độ trừu tượngbacarat, các bước thực hiện khác nhau có thể tồn tại mối liên hệ phụ thuộc hoặc cũng có thể hoàn toàn độc lập. Trong những tình huống phức tạp, chúng sẽ cấu thành một DAG (Đồ thị Định hướng Không vòng). Đồ thị này giúp biểu diễn rõ ràng thứ tự thực thi và mối quan hệ giữa các bước, cho phép người dùng dễ dàng theo dõi và quản lý quy trình tổng thể.

Hiện tại mọi người đều rất quan tâm đến o1bacarat, trước khi đưa ra câu trả lời, nó sẽ đưa ra một quá trình suy nghĩ CoT khá dài. Từ Khía cạnh logic Hãy nhìn nhậnmua thẻ trực tuyến, quá trình tư duy của CoT cũng có thể được coi là đa giai đoạn, vì nó bao gồm nhiều bước và các bước suy nghĩ này có mối liên hệ phụ thuộc chặt chẽ với nhau (mối quan hệ nhân quả). Tuy nhiên, từ... Mặt vật lý Về mặt nàybầu cua, CoT của o1 đang ở Một Quá trình inference được sinh ra.

Dù rằng ở cấp độ chi tiết hơnmua thẻ trực tuyến, các token của o1 cũng được tạo ra từng bước một, có thể chia thành nhiều giai đoạn khác nhau, nhưng theo góc nhìn hệ thống mà DSPy quan tâm, quá trình tư duy này không được coi là đa giai đoạn. Theo những suy đoán và phân tích trong ngành, mọi người đã hiểu rằng o1 thực chất là một mô hình (model) chứ không phải một hệ thống (system). Nếu nhìn vào khía cạnh vi mô, ranh giới giữa model và system đôi khi thực sự mờ nhạt. Đặc biệt đối với một mô hình auto-regressive, trong giai đoạn inference (suy luận), có rất nhiều hoạt động thuộc về khía cạnh hệ thống (system-level) đang diễn ra. Thêm nữa, ước tính rằng trong quá trình o1 tạo ra hàng loạt token tư duy tại thời điểm inference, sẽ có một chính sách (policy) đã được đào tạo qua RL (học tăng cường) đang vận hà Tuy nhiên, nhìn chung, nói rằng o1 là một model thay vì một system vẫn là cách diễn đạt hợp lý hơn cả.

Vì vậybầu cua, trong ngữ cảnh của DSPy, giả sử bạn tích hợp o1 theo cách của DSPy, ngay cả khi quá trình suy nghĩ theo chuỗi (CoT) của nó có chiều dài hơn, o1 vẫn chỉ tồn tại như một module đơn lẻ trong hệ thống DSPy (không bị phân tách thành nhiều module riêng biệt).

Về RL và Reasoning

RL là một phương pháp dựa trên việc thử và saibầu cua, trong đó nó khám phá không gian giải pháp chưa biết bằng cách liên tục thực hiện các thí nghiệm và rút ra bài học từ những sai lầm. Dù là DSPy hay bất kỳ phương pháp APE nào khác, chúng đều có sự tương đồng nhất định với quy trình này. APE thực hiện quá trình thử và sai bằng cách thử nghiệm nhiều prompt hơn, trong khi DSPy lại tự động hóa việc tìm kiếm nhiều con đường thực thi hơn ở quy mô lớn hơn. Một vấn đề cổ điển trong lĩnh vực này - xung đột giữa Khám Phá (Exploration) và Khai Thác (Exploitation) - cũng xuất hiện ở đây, đòi hỏi phải có các bộ tối ưu hóa tiên tiến hơn cho APE hoặc DSPy để giải quyết.

Trường hợp điển hình của việc áp dụng RL (Học Tập Kinh Reinforcement Learning) vào quá trình reasoning chính là o1. Về mặt chiều rộng trong suy nghĩmua thẻ trực tuyến, nó yêu cầu phải khám phá nhiều hơn các hướng đi khác nhau; còn về mặt chiều sâu trong suy luận, nó cần phải thử nghiệm thêm nhiều bước suy nghĩ chi tiết. Nhờ RL mà cả hai khía cạnh này – chiều rộng và chiều sâu trong tư duy – đều đạt được sự cải thiện đáng kể, đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả của quá trình suy luận.

chiều rộng của việc khám phá program-and-data-aware Công nghệ [6]. Như chúng ta đã thấy trong Bài viết trước Những gì bạn quan sát thấybầu cua, chính sách này trong quá trình tạo hướng dẫn sẽ tính đến việc miêu tả về chương trình cũng như tập dữ liệu. Ngoài ra, nó còn đảm bảo rằng các yếu tố cốt lõi của cả hai được phản ánh một cách rõ ràng và hiệu quả trong từng bước thực hiện.

Mô hình phát triển

DSPy là một phương pháp thiết kế rất mới mẻ trong thời đại AImua thẻ trực tuyến, và nó mang lại nhiều bài học giá trị cho mô hình phát triển kỹ thuật của chúng ta. Với khả năng tối ưu hóa quy trình làm việc, DSPy không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tạo ra những sản phẩm chất lượng cao hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng trong kỷ nguyên số hóa này.

Lập trình AI dựa trên dữ liệu

Trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm truyền thốngbacarat, các kỹ sư thường hiểu rõ về logic kinh doanh trước khi viết mã theo cách đó. Tuy nhiên, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc duy trì và nâng cấp hệ thống theo cách này trở nên vô cùng thách thức. Việc thực thi của LLM không phải là một quá trình hoàn toàn có thể kiểm soát chặt chẽ; kết quả mà nó đưa ra phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của prompt. Nếu LLM được cập nhật, hoặc pipeline của hệ thống thay đổi, hoặc phạm vi vấn đề mà hệ thống cần xử lý biến đổi, thì rất có thể bạn sẽ phải tốn công điều chỉnh lại tất cả các prompt của hệ thống. Thêm vào đó, việc quản lý và tối ưu hóa prompt cũng đòi hỏi một sự cẩn trọng đặc biệt. Mỗi thay đổi nhỏ đều có thể ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể, vì vậy việc kiểm soát mọi yếu tố liên quan đến prompt là một nhiệm vụ không hề dễ dàng. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn cho các nhà phát triển, buộc họ phải luôn theo dõi sát sao mọi biến động và sẵn sàng thích nghi nhanh chóng với những thay đổi trong hệ sinh thái của LLM.

DSPy đã nhấn mạnh một mô hình lập trình AI mớimua thẻ trực tuyến, tập trung sâu vào dữ liệu. Với sự kết hợp của bộ dữ liệu và sức mạnh tính toán, hiệu quả có thể được đạt được tự động hóa. Trong khuôn khổ này, việc tích lũy bộ dữ liệu sẽ trở thành tài sản cốt lõi, và chỉ số đánh giá (metric) cũng giữ vai trò vô cùng quan trọng. Trước đây, trong các kịch bản học máy truyền thống, hầu hết các nỗ lực phát triển đều xoay quanh hai yếu tố chính: bộ dữ liệu và chỉ số đánh giá. Trong khi đó, việc phát triển hệ thống phần mềm chủ yếu vẫn tập trung vào mã hóa logic một cách chính xác. Tuy nhiên, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mọi thứ đã bắt đầu thay đổi theo hướng khác biệt rõ rệt. Không chỉ đơn thuần là việc xây dựng và tối ưu hóa các thuật toán, giờ đây các nhà phát triển còn phải đối mặt với những thách thức mới như tối ưu hóa quy trình vận hành toàn diện, từ việc quản lý và xử lý dữ liệu đến việc giám sát và cải thiện liên tục hiệu suất của mô hình. Điều này không chỉ làm cho quá trình phát triển phức tạp hơn mà còn đòi hỏi các kỹ sư phải hiểu rõ hơn về cả công nghệ và tác động thực tế của mô hình đối với người dùng cuối. Hơn nữa, trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc xây dựng một hệ sinh thái bền vững xung quanh LLM không chỉ phụ thuộc vào khả năng tạo ra mô hình tốt nhất mà còn đòi hỏi khả năng duy trì và mở rộng bộ dữ liệu, cũng như liên tục cập nhật metric để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp trong từng hoàn cảnh cụ thể. Đây là một bước ngoặt quan trọng, mở ra cánh cửa cho một kỷ nguyên mới nơi trí tuệ nhân tạo không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là nền tảng thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Pre-inference time Compute Giống như một lĩnh vực hoàn toàn mớibầu cua, làm cho Tối ưu hóa hệ thống dựa trên tập dữ liệu và metric Trở nên cần thiết và khả thi.

Hệ thống "sống" và góc nhìn tiến hóa thống nhất

Sau khi tích hợp LLM (Mô hình Ngôn ngữ Đặt trước)mua thẻ trực tuyến, các hệ thống AI hiện đại đã đạt được khả năng linh hoạt và biến đổi trong từng mô-đun. Điều này hoàn toàn khác biệt so với các hệ thống phần mềm truyền thống. Trong các hệ thống phần mềm truyền thống, mỗi mô-đun đều được thiết kế để thực hiện chính xác theo một kịch bản cụ thể, với đầu vào và đầu ra đã được định nghĩa sẵn một cách chặt chẽ. Tuy nhiên, với mô-đun dựa trên LLM, mọi thứ trở nên phức tạp hơn. Hành vi của nó không còn có thể được dự đoán hoàn toàn, vì nó có xu hướng học hỏi và thích nghi theo thời gian, dẫn đến những kết quả mới mẻ và đôi khi khó kiểm soát. Đây là một bước tiến lớn, nhưng cũng mang lại thách thức mới trong việc quản lý và tối ưu hóa hệ thống.

Điều này khiến hệ thống tổng thể trông như một hệ thống "sống"mua thẻ trực tuyến, thay vì một hệ thống "chết". Khi là một hệ thống "sống", nó có một mức độ linh hoạt nhất định (điển hình là nhiều prompt có thể được tối ưu hóa). Tương tự, bên cạnh các prompt, yếu tố giúp hệ thống có khả năng điều chỉnh cũng bao gồm trọng số của mô hình. Từ góc nhìn này, DSPy đã đưa việc fine-tuning mô hình vào trong thiết kế bộ tối ưu hóa của mình (như...). Như vậy, không chỉ dừng lại ở việc tối ưu các prompt, DSPy còn hướng đến việc tạo ra một hệ thống có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian thông qua việc tinh chỉnh trọng số. Điều này cho phép hệ thống không chỉ phản ứng với đầu vào mà còn có thể tự cải thiện dựa trên trải nghiệm trước đó, tạo nên một sự tiến hóa liên tục trong cách xử lý thông tin.dspy.BootstrapFinetune [2]）。

Đây là một góc nhìn kỹ thuật bao quát cả giai đoạn tính toán trong quá trình đào tạo (Training-time Compute) và giai đoạn tính toán trước khi suy luận (Pre-inference time Compute). Việc tối ưu hóa đối với prompt (giáo cụ đầu vào) và việc tối ưu hóa đối với trọng số (weights)mua thẻ trực tuyến, dù hai phương pháp này có cơ chế thực hiện khác nhau hoàn toàn bên dưới bề mặt, nhưng dưới ánh sáng của góc nhìn thống nhất này, chúng đều được xem như những cách để dẫn dắt hệ thống tiến hóa theo hướng tốt hơn. Hơn nữa, sự kết nối giữa hai quy trình này không chỉ đơn thuần là cải thiện hiệu suất, mà còn mở ra khả năng tạo ra các mô hình thông minh và linh hoạt hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của người dùng trong tương lai.

Qua tính toán để chuyển giao giữa các domain

Trong một số lĩnh vực chuyên môn sâu như vậymua thẻ trực tuyến, hiện tượng này khá phổ biến: kinh nghiệm chuyên môn nhất thường chỉ tồn tại trong đầu các chuyên gia. Họ có thể chia sẻ được một phần kinh nghiệm của mình, nhưng việc tóm tắt toàn bộ thông qua bất kỳ phương pháp nào đó lại vô cùng khó khăn. Vì vậy, nếu muốn giúp mô hình học hỏi những kinh nghiệm này hoặc sử dụng chúng để phát triển các agents, thì thực sự sẽ gặp rất nhiều thách thức. Không dễ dàng gì khi cố gắng chuyển đổi những kiến thức sâu sắc từ trí tuệ của con người thành thứ có thể hiểu và áp dụng bởi công nghệ. Các thuật toán và hệ thống học máy cần thời gian và sự nỗ lực lớn để hiểu được cách tiếp cận phức tạp mà các chuyên gia đã xây dựng trong nhiều năm. Điều này đòi hỏi không chỉ kỹ năng phân tích dữ liệu mà còn cả khả năng sáng tạo trong việc thiết kế các quy trình học tập hiệu quả.

Lúc nàybacarat, hãy giả sử rằng chúng ta đã xây dựng được một pipeline hiệu quả trong một số lĩnh vực quen thuộc, chẳng hạn như mộ Bây giờ, nếu muốn áp dụng pipeline này vào một lĩnh vực ngách khác, chỉ cần chuyên gia của lĩnh vực mới cung cấp một tập dữ liệu nhỏ (khoảng vài chục đến vài trăm ví dụ), sau đó sử dụng phương pháp tính toán trước thời gian tiền suy luận như DSPy để tối ưu lại, thì rất có thể những yếu tố thành công đã tích lũy trong pipeline cũ có thể được chuyển giao thành công sang lĩnh vực mới. Ngoài ra, quá trình này không chỉ đơn thuần là việc sao chép và điều chỉnh mà còn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả hai lĩnh vực. Các chuyên gia từ cả hai ngành cần cùng nhau làm việc để đảm bảo rằng pipeline không chỉ phù hợp với dữ liệu mới mà còn duy trì được hiệu suất cao trong bối cảnh hoàn toàn mới. Điều này cho phép chúng ta mở rộng phạm vi ứng dụng của các giải pháp mà không cần phải xây dựng lại mọi thứ từ đầu.

Ngoài rabacarat, chiến lược Bootstrap của DSPy đã giảm đáng kể lượng dữ liệu được đánh dấu thủ công bởi các chuyên gia lĩnh vực thông qua việc tự động tạo ra dữ liệ Đối với các nhiệm vụ đa giai đoạn phức tạp, các chuyên gia chỉ cần tập trung vào việc đánh dấu toàn bộ quy trình end-to-end thay vì phải phân tích và ghi nhận từng bước thực thi của từng module riêng lẻ. Về bản chất, chiến lược Bootstrap của DSPy có thể được coi là một phương pháp để tạo ra dữ liệu tổng hợp một cách sáng tạo. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp tối ưu hóa quy trình phát triển thuật toán.

Vấn đề của DSPy

Trong phần nhỏ nàybầu cua, chúng ta thảo luận về một số vấn đề tiềm năng có thể xảy ra khi áp dụng DSPy trong thực tế:

Hệ thống không tương thích giữa các nền tảng được tạo ra bởi cơ chế Signature của DSPy. Khi DSPy gọi LLMbầu cua, nó sử dụng một cơ chế Signature hoàn toàn mới. Nếu dự án của bạn không bắt đầu với DSPy từ ngày đầu tiên, thì phần lớn các prompt hiện có trong dự án sẽ không thể tương thích với cơ chế Signature này. Giả sử rằng trong dự án của bạn đã có một phiên bản prompt, và nó vẫn hoạt động khá tốt, khi đó nếu bạn muốn DSPy cải thiện thêm prompt của mình, điều đó sẽ không khả thi. Ngoài ra, việc chuyển đổi qua lại giữa các hệ thống cũ và cơ chế mới của DSPy đòi hỏi sự thay đổi toàn diện trong cấu trúc dữ liệu, điều này làm tăng thêm độ phức tạp cho quá trình tích hợp. Điều này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lên kế hoạch kỹ lưỡng trước khi triển khai bất kỳ công nghệ mới nào vào dự án hiện tại.
Khoảng không gian tối ưu hóa cho prompt là khá hạn chế. Lý do là vì cơ chế Signature của DSPy đã ẩn prompt đi nơi khác. Điều này khiến định dạng của prompt bị ràng buộc bởi thiết kế của Signaturebacarat, trở nên tương đối khuôn mẫu. Nếu bạn muốn tối ưu hóa một prompt đến mức hoàn hảo, thì có lẽ DSPy không phải là công cụ phù hợp cho mục đích đó. Ngoài ra, việc Signature giấu prompt đi cũng làm tăng thêm độ khó trong việc kiểm soát nội dung. Bạn không thể dễ dàng chỉnh sửa hoặc điều chỉnh prompt theo ý muốn như các công cụ khác. Điều này không chỉ giới hạn khả năng sáng tạo mà còn cản trở quá trình cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp linh hoạt hơn để tối ưu hóa prompt, có lẽ cần xem xét những công cụ khác ngoài DSPy.
Phạm vi hoạt động của meta-prompt quá nhỏ.
Các Metric có sẵn trong DSPy vẫn còn khá non trẻ. Rất có thể bạn sẽ cần tùy chỉnh chúng dựa trên ngữ cảnh cụ thể của mình. Nếu Metric được định nghĩa không rõ ràng hoặc thực hiện không chính xácbầu cua, hậu quả có thể rất tệ hại. Tuy nhiên, việc tự thiết kế Metric phù hợp cho dự án của bạn cũng là cơ hội để tối ưu hóa hiệu suất và đạt được kết quả tốt hơn.
Việc triển khai tối ưu hóa quá phức tạpmua thẻ trực tuyến, có quá nhiều tham số/t biến, khiến việc kiểm soát trở nên khó khăn.

Học máy cho người bình thường (một): Lý thuyết tối ưu hóa

Dựa trên phân tích kỹ thuật về DSPybacarat, chúng tôi đã kết hợp thêm một số khái niệm quan trọng từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để có những cuộc thảo luận sâu rộng. Trước sự xuất hiện và phát triển của các công nghệ mới cùng với những luồng thông tin tiềm ẩn mang tính thổi phồng, tôi tin rằng chỉ những người có tư duy kỹ sư mới có thể nắm bắt và đánh giá một cách chính xác. Ngày trước, có người nói rằng phần mềm đang nuốt chửng thế giới. Còn bây giờ, nếu đặt câu hỏi: Trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế phần mềm truyền thống không? Rõ ràng, cách diễn đạt chính xác hơn là... AI sẽ tạo ra ngày càng nhiều phần mềm . Với sự phổ biến của AImua thẻ trực tuyến, quy mô vấn đề mà con người xử lý, độ sâu của vấn đề và hiệu quả xử lý sẽ ngày càng tăng.Đây không phải là sự thay thế đơn giảnbầu cua, mà là sự sáng tạo hoàn toàn mới. 。

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Tài liệu tham khảo:

[1] Heiko Hotz. 2024. Automated Prompt Engineering: The Definitive Hands-On Guide .
[2] Trang chủ DSPy .
[3] Chengrun Yangbầu cua, et al. 2023. Large Language Models as Optimizers .
[4] TextGrad: Automatic ‘‘Differentiation’’ via Text .
[5] Omar Khattabmua thẻ trực tuyến, et al. 2023. DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines .
[6] Krista Opsahl-Ongbacarat, Michael J Ryan, Josh Purtell, David Broman, Christopher Potts, Matei Zaharia, Omar Khattab. 2024. Optimizing Instructions and Demonstrations for Multi-Stage Language Model Programs .

Các bài viết được chọn lọc khác ：

Bài viết gốcmua thẻ trực tuyến, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /i0ccyipx.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.

Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)

Bài trước: Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa nhắc nhở (phần giữa)

Bài sau: LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, rốt cuộc nên gọi cái nào?