プロンプトエンジニアリングを終わらせるDSPy

ARANK

はじめにDSPyに夢中である。DSPyの最も重要な点は、プロンプトエンジニアリングを排除できる可能性を秘めていることだ。可能性を秘めているだけで、現状、プロンプトエンジニアリングが完全に不要になったわけではないのだが、こちらの分野を真面目に学ぶ動機として十分だ。使い心地というか、真面目にこの分野やってみようと思ったのはPFNのChainerを初めて触ってみたときの感覚に似ている。その後、PyTorchが出現し、すごいスピードで技術とツールが進歩していく中で、学んだことをまとめるためにブログを書き始めたのを思い出した。 Tuning：人手でのプロンプトエンジニアリングを排除し、調整可能プロンプトとして学習という関係性がある。ディープラーニングのフレームワークが世の中に出てから、その手軽さ故に様々な試みがなされ、今のAIの発展につながったのは言うまでもない。明確にツールが科学を加速させた事実がある。とはいえ、今でもテーブルデータの機械学習と言えばGradient Boostingだし、ドメイン固有の知識が強いようなデータは固有アルゴリズムと最適化、線形モデルでつなぐ程度が強かったりする。必ずしも全部がディープラーニングになったわけではな…