Amélioration de l'optimisation des invites avec GEPA : Une approche complète

Ce guide se concentre sur l'utilisation de GEPA comme cadre pour améliorer les performances des modèles de langage dans la résolution de problèmes arithmétiques. Nous commençons avec une invite de base et construisons une référence déterministe pour évaluer les performances. Un évaluateur structuré est défini pour fournir des retours d'information exploitables à GEPA, l'aidant à identifier les lacunes des invites candidates. L'approche intègre un système d'invite multi-composants, permettant aux éléments d'instruction et de format de sortie d'évoluer ensemble. En fin de compte, nous évaluons l'invite de référence par rapport à la version optimisée à l'aide d'un ensemble de validation réservé, révélant les améliorations réalisées grâce à cette méthode évolutive. Pour commencer, GEPA et LiteLLM sont installés, suivis de la configuration des modèles de tâche et de réflexion. La clé API OpenAI est configurée en toute sécurité, et deux modèles sont établis : un pour résoudre les problèmes et un autre pour affiner les invites. Un ensemble de données déterministe de problèmes arithmétiques est généré, garantissant une évaluation fiable. L'évaluateur évalue les invites candidates, fournissant des retours d'information basés sur l'exactitude et le format des réponses du modèle. Enfin, le processus d'optimisation est exécuté, visant à améliorer l'efficacité de l'invite dans la résolution précise et cohérente de problèmes arithmétiques complexes.