Optimisez vos Prompt avec GEPA: Comment améliorer la performance d'un modèle de langue ave
En ce qui concerne l’optimisation des prompt, nous utilisons GEPA comme cadre pour améliorer la performance de notre modèle linguistique dans les problèmes mathématiques. Nous commençons avec un seed prompt faible et créons une benchmark déterministe simple. Ensuite, nous définissons un évaluateur structuré qui permet à l’optimisation d’apprendre des feedbacks pertinents pour améliorer le prompt. Lors de la dernière étape, nous comparons le modèle basique avec l'optimisé sur une sélection de validé en utilisant un modèle réfléchi.
GEPA est un outil puissant qui permet de structurer les feedbacks et d’améliorer progressivement des promptes pour améliorer leur efficacité. Avec ses options de multi-components, GEPA peut prendre en compte non seulement l’instruction mais aussi la réglementation du format de sortie afin que le modèle puisse mieux comprendre et appliquer les instructions.
En utilisant GEPA, nous pouvons facilement optimiser nos promptes pour améliorer leur efficacité. Nous pouvons également utiliser un modèle réfléchi pour évaluer la performance avant chaque étape d’optimisation afin de garantir que notre processus reste sous contrôle et fonctionne effective.
En fin de compte, GEPA offre une approche unique et efficace pour optimiser les promptes dans le cadre de l'enseignement. Cette technique permet d'améliorer significativement la performance du modèle en matière de correction et de compréhension des problèmes mathématiques.
Source : MarkTechPost. Synthèse éditoriale assistée par IA — TechnoExpress.