A nova funcionalidade de selecionadores dinâmicos de exemplos no LangSmith foi introduzida para aprimorar o desempenho de aplicações de aprendizado de máquina ao facilitar a indexação e seleção de exemplos relevantes em conjuntos de dados, a partir de dados inseridos pelo usuário.

Com a técnica de prompting de poucos exemplos, os desenvolvedores podem incluir de 3 a 5 exemplos em um prompt, o que já ajuda a aumentar o desempenho do modelo em diversas tarefas. No entanto, à medida que a complexidade do aplicativo cresce, pode ser necessário lidar com centenas ou milhares de exemplos. A inclusão de todos esses exemplos em cada solicitação pode ser inviável devido ao tamanho ou ao custo em tokens e latência.

A abordagem de prompting dinâmico permite que os desenvolvedores utilizem um conjunto reduzido de exemplos, adaptando-os com base nas entradas do usuário, o que resulta em um desempenho superior em comparação aos conjuntos estáticos. Essa técnica facilita a gestão de dados e a iteração rápida no desenvolvimento de aplicativos.

1. Facilidade de indexação de conjuntos de dados com um clique.

2. Seleção de exemplos mais relevantes com base na entrada do usuário.

3. Comparação favorável entre prompting dinâmico e fine-tuning.

4. Maior eficiência na personalização de aplicativos.

5. Integração com o LangSmith para otimização do desempenho.

A técnica de prompting dinâmico não só simplifica o processo de atualização dos modelos como também requer infraestrutura mínima, tornando-a uma solução prática para aplicações que necessitam de personalização e iteração rápida.

- Melhoria do desempenho de modelos de aprendizado de máquina. - Adaptação contínua às necessidades dos usuários. - Acesso antecipado à funcionalidade por meio de lista de espera.

O lançamento do prompting dinâmico no LangSmith, que atualmente está em beta fechado, promete uma revolução na forma como os desenvolvedores podem otimizar seus aplicativos, com um lançamento público previsto para breve.

Com a introdução dos selecionadores dinâmicos de exemplos, o LangSmith está à frente no aprimoramento do aprendizado de máquina e da personalização de aplicativos. Os desenvolvedores são incentivados a inscrever-se na lista de espera para experimentar essa nova funcionalidade e expandir seus conhecimentos através da nossa newsletter, onde podem encontrar mais conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. LangSmith Blog

1. ArXiv

1. Documentação LangSmith

1. Video Walkthrough

1. Formulário de Inscrição