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AI開発基盤・MLOpsの記事一覧
2件の記事があります。
AI開発基盤・MLOps
DSPyとは？プロンプト頼みのLLM開発を自己改善パイプラインに変える技術を解説
DSPyは、LLMアプリを宣言的なモジュールとして記述し、評価指標に合わせてプロンプトやデモ例、構成を自動最適化する技術です。仕組み、実験結果、RAGやエージェント開発への使い道を日本語で解説します。
参照論文：DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines
AI開発基盤・MLOps
TextGradとは？自然言語のフィードバックでAIシステムを最適化する手法を解説
TextGradは、LLMが返す自然言語の批評を勾配のように扱い、プロンプトや回答、コード、エージェント構成まで改善していく最適化手法です。仕組み、評価結果、実務での使い道を技術的に解説します。
参照論文：Optimizing generative AI by backpropagating language model feedback