DSPy로 LLM 시스템에 베팅하기
- DSPy 소개: DSPy는 여러 LLM 호출을 원칙적으로 조합해 문제를 해결하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
- 전통적 ML vs LLM 시스템: 전통적 머신러닝은 구체적인 문제 해결을 위해 데이터를 수집하고 모델을 훈련시킵니다. LLM도 마찬가지로 실제 문제 해결을 위한 데이터 기반이 필요합니다.
- 문제 해결의 원칙: LLM 호출을 평가 없이 연결하는 것은 현실적인 문제 해결에 지속 가능하지 않습니다. 실제 문제를 해결하려면 데이터와 메트릭에 기반해야 합니다.
- DSPy의 역할: DSPy는 문제 해결을 위해 검증 가능한 피드백을 사용하도록 강제합니다. 정답과의 비교 등을 통해 문제 해결을 단순화합니다.
- "Reasoning systems": LLM은 뛰어난 패턴 인식 능력을 가집니다. DSPy는 이를 활용해 "Reasoning systems"을 구축합니다.
- 자동 프롬프트 최적화: DSPy는 창의적 변형을 시도하고 평가 세트에서 성과를 검증한 후, 성과가 좋지 않으면 해당 아이디어를 폐기합니다.
- LLM의 본질: LLM은 확률론적 시스템으로 올바른 텍스트 생성을 위한 다음 토큰 예측에 훌륭합니다. DSPy는 이런 확률을 극대화하는 데 주력합니다.
- DSPy의 현재 문제: DSPy의 전체적인 신뢰성 부족, 접근성 문제 등이 있습니다. 개발자가 새로운 기능을 신뢰하기 어렵고, 초보자에게 접근하기 어렵습니다.
- 미래 전망: DSPy와 AI 생태계는 계속 진화 중이며 버그는 계속 수정될 것입니다. DSPy는 오픈 소스 커뮤니티의 노력 덕분에 지속적으로 발전하고 있습니다.
- 커뮤니티 이벤트: 2024년 8월 25일 이전에 샌프란시스코에서 DSPy 커뮤니티 피크닉이 열립니다.
- 개인적인 의견: 게시물은 개인 의견에 기반하며, 주로 DSPy의 동기 부여에 대해 서술하고 있습니다.
- 연락처: Twitter @Isaacbmiller1 또는 이메일 isaac@isaacmiller.dev를 통해 연락 가능.
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