Mejorando la Optimización de Prompts con GEPA: Un Enfoque Integral

Esta guía se centra en utilizar GEPA como un marco para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en la resolución de problemas aritméticos. Comenzamos con un prompt base y construimos un benchmark determinista para evaluar el rendimiento. Se define un evaluador estructurado para proporcionar retroalimentación procesable a GEPA, ayudándole a identificar las deficiencias de los prompts candidatos. El enfoque incorpora un sistema de prompt de múltiples componentes, permitiendo que tanto las instrucciones como los elementos de formato de salida evolucionen conjuntamente. Al final, evaluamos el prompt base contra la versión optimizada utilizando un conjunto de validación reservado, revelando las mejoras logradas a través de este método evolutivo. Para comenzar, se instalan GEPA y LiteLLM, seguidos de la configuración de modelos de tarea y reflexión. La clave API de OpenAI se configura de manera segura, y se establecen dos modelos: uno para resolver los problemas y otro para refinar los prompts. Se genera un conjunto de datos determinista de problemas aritméticos, asegurando una evaluación confiable. El evaluador evalúa los prompts candidatos, proporcionando retroalimentación basada en la precisión y el formato de las respuestas del modelo. Finalmente, se ejecuta el proceso de optimización, con el objetivo de mejorar la efectividad del prompt en la resolución precisa y consistente de problemas aritméticos complejos.