Улучшение оптимизации подсказок с GEPA: комплексный подход

Этот гид сосредоточен на использовании GEPA в качестве рамки для повышения производительности языковых моделей при решении арифметических задач. Мы начинаем с базовой подсказки и создаем детерминированный эталон для оценки производительности. Определяется структурированный оценщик, который предоставляет действенную обратную связь GEPA, помогая выявить недостатки кандидатных подсказок. Подход включает систему многокомпонентных подсказок, позволяя одновременно развиваться как инструкциям, так и элементам формата вывода. В конечном итоге мы оцениваем базовую подсказку по сравнению с оптимизированной версией, используя отложенный набор валидации, что показывает улучшения, достигнутые с помощью этого эволюционного метода. Для начала устанавливаются GEPA и LiteLLM, после чего настраиваются модели задач и размышлений. Ключ API OpenAI настраивается безопасно, и устанавливаются две модели: одна для решения задач и другая для уточнения подсказок. Генерируется детерминированный набор данных арифметических задач, что обеспечивает надежную оценку. Оценщик оценивает кандидатные подсказки, предоставляя обратную связь на основе точности и формата ответов модели. Наконец, запускается процесс оптимизации, целью которого является повышение эффективности подсказки в точном и последовательном решении сложных арифметических задач.