О разработке систем искусственного интеллекта, которые выдержат горький урок — Омар Хаттаб, DSPy ...

В статье будут рассмотрены принципы создания программного обеспечения для ИИ, лежащие в основе DSPy, с акцентом на различия между традиционными подсказками (или тонкой настройкой/RL) и проектированием и программированием по-настоящему модульных систем ИИ.

Об Омаре Хаттабе
Омар Хаттаб — научный сотрудник компании Databricks и доцент MIT EECS (июль 2025 г.). Его исследования направлены на создание моделей, алгоритмов и абстракций для создания модульных, надежных и масштабируемых систем ИИ. Он является автором модели поиска ColBERT, которая помогла сформировать современный ландшафт нейронного поиска информации, и создателем фреймворка DSPy для создания и оптимизации декларативных программ на естественном языке.

Записано на Всемирной выставке AI Engineer в Сан-Франциско. Будьте в курсе наших предстоящих событий и материалов, подписавшись на нашу рассылку здесь: https://www.ai.engineer/newsletter

Временные метки
00:00 Всемирная выставка AI Engineer
00:22 О разработке систем ИИ, которые выдержали горький урок
00:32 Проблемы разработки программного обеспечения ИИ
00:40 Горький урок
04:50 Цель разработки ИИ
06:39 Вывод 1: Разработка для масштабируемости
07:19 Преждевременная оптимизация
12:18 Проблема с подсказками
14:26 Старое доброе разделение задач
17:11 Вывод 2: Инвестируйте в разделение
17:21 Пирамида LLM Software и DSPy
17:45 Концепция DSPy: декларативные сигнатуры