DSPy使用两个简单的概念“签名（Signatures）”和“提示器(Teleprompters)”来编译任何程序。其中，和检签名是制任DSPy模块输入输出行为的声明性规范。提示器是斯坦索模功能强大的优化器，可以学习如何提示任何程序模块的学研型解最佳提示。
与其他产品相比，究人决复DSPy需要非常少的员推语标记数据。它有一个自动编译器，框架可以训练语言模型运行声明性步骤，利用并可以从最小数据进行微调，无需人工标记中间步骤。
DSPy的模块化和可训练组件系统不同于其他库，对于那些探索新管道或任务以解决高级问题的人非常有用。研究人员发布了安装指南和演示，以让更多人可以访问该框架。
DSPy框架的核心特色功能总结:
提供了模块化和声明式的Python接口，可以直观地指示语言模型执行流程，避免了繁琐的提示工程。
自动编译器可以跟踪程序流程，为语言模型生成高质量的 few-shot 提示或微调，教会模型实现声明式步骤，无需人工标注中间步骤。
引入了Signatures概念，声明语言模型的输入输出行为。Teleprompters概念则实现了自动优化提示。
可以重复编译改进性能，适应代码、数据、验证约束的变化。
支持零试用和编译后使用，编译可以显著提高任务完成质量。
需要的训练数据很少，通常只需要标注最终输出，编译器可以自动生成中间步骤的标注。
可以统一提示和微调技术，为不同的语言模型生成定制化的提示或微调方案。
针对复杂任务可以可靠地教会强大的模型，如GPT-3.5等，显著提高任务可靠性。
提供模块化和可组合的通用模块，避免专为特定应用预构建函数。
适合研究人员探索新的流程和任务，也方便实践者开发知识密集型NLP应用。
(责任编辑：热点)