DSPy otimiza engenharia de prompts para LLMs em machine learning

São Paulo — InkDesign News — Em um cenário de rápido avanço em machine learning, a iteração de prompts em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) se torna uma prática essencial para a otimização da geração de respostas automatizadas.
Arquitetura de modelo
O uso de modelos como o GPT-3.5-turbo para geração de respostas em serviços ao cliente permite a criação de interações mais humanas. As complexidades associadas à iteração de prompts, onde ligeiras variações podem afetar drasticamente os resultados, apresentam desafios significativos. Ao utilizar a biblioteca DSPy, as equipes podem configurar prompts de forma modular e acompanhar métricas de sucesso automaticamente.
“A iteração de prompts é central para a construção de produtos generativos de IA confiáveis.”
(“Prompt iteration — central to building trustworthy generative AI products — is hard because there are so many ways to write a prompt.”)— Autor, Instituição
Treinamento e otimização
A metodologia proposta envolve a geração de um conjunto de dados de treinamento que é essencialmente uma conversa de suporte ao cliente, coletando cerca de 30 mil perguntas de um banco de dados. Isso possibilita a construção de um modelo que interage de forma relevante com o usuário. A integração de um LLM judge, que avalia a saída gerada, se mostrou uma estratégia eficaz para garantir a qualidade das respostas, permitindo que o sistema aprenda e se ajuste continuamente com base em feedbacks operacionais.
“O conceito de juízes LLM pode ajudar aqui, mas adiciona complexidade.”
(“The concept of LLM judges can help here but adds complexity.”)— Autor, Instituição
Resultados e métricas
Após a implementação de várias iterações de prompts, os resultados mostraram uma melhoria significativa nas métricas de eficácia, com um aumento na precisão de respostas de 58% para 75% numa linha de base. Isso destaca não apenas a eficácia da abordagem, mas também as capacidades do DSPy para otimizar ambos os componentes do modelo — o gerador e o juiz — sem que seja necessário realizar ajustes manuais complexos.
Essa estratégia posiciona a automação em um novo patamar, permitindo às empresas não só melhorar suas interações com clientes, mas também reduzir custos operacionais associados à necessidade de revisão humana frequente.
O uso de modelos de linguagem como assistentes dentro de sistemas automatizados para atendimento ao cliente representa um potencial significativo para a transformação digital em setores diversos. O avanço contínuo nesta área pode levar à criação de sistemas de suporte que se tornam cada vez mais autônomos e eficazes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)