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Optimisation automatique des prompts(APO)
Traite les prompts et les instructions d'un pipeline d'agent comme des paramètres apprenables, optimisés de façon programmatique en fonction d'une métrique et d'un jeu de données étiqueté, plutôt que réglés à la main. Les optimiseurs amorcent des démonstrations few-shot et explorent différentes formulations d'instructions, tandis que les méthodes réflexives modifient les prompts en analysant les traces d'exécution des échecs passés.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Traite les prompts comme des paramètres apprenables, optimisés selon des métriques par amorçage few-shot, recherche d'instructions, analyse des traces d'échec et boucles de retour d'un LLM, plutôt que par réglage manuel.
- Quand l'utiliser
- Vous disposez de données de validation annotées, d'une métrique claire et d'un budget de calcul suffisant pour enchaîner de nombreuses itérations du pipeline afin d'améliorer la qualité des prompts de façon systématique.
- Vigilance
- L'optimisation peut surapprendre votre jeu de validation ou votre métrique, produisant des prompts qui échouent sur de nouveaux domaines ou qui exploitent la récompense au lieu d'apporter de vrais gains de capacité.
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Optimisation automatique des prompts: Vue d’ensemble
Traite les prompts et les instructions d'un pipeline d'agent comme des paramètres apprenables, optimisés de façon programmatique en fonction d'une métrique et d'un jeu de données étiqueté, plutôt que réglés à la main. Les optimiseurs amorcent des démonstrations few-shot et explorent différentes formulations d'instructions, tandis que les méthodes réflexives modifient les prompts en analysant les traces d'exécution des échecs passés.
- Prompts treated as optimizable parameters
- Bootstrapped few-shot and instruction search (DSPy/MIPROv2)
- Reflective prompt evolution over execution traces (GEPA)
- Textual gradients from natural-language feedback (TextGrad)
- LLM-as-optimizer proposal loop (OPRO)
- Metric-driven candidate evaluation and selection
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines (2023)arXiv:2310.03714
- GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning (2025)arXiv:2507.19457
- TextGrad: Automatic Differentiation via Text (2024)arXiv:2406.07496
- Large Language Models as Optimizers, OPRO (2023)arXiv:2309.03409
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