Cmpnd发布dspy-wsp：权重空间编程进入DSPy

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Cmpnd发布了dspy-wsp，这是一个用于权重空间编程的DSPy优化器原型。

Cmpnd已发布dspy-wsp，这是一个将权重空间编程引入DSPy的优化器原型。 规模：在参数量从0.6B到9B的开放决策模型上进行了测试。

前沿大语言模型（即基于文本训练、生成文本的AI系统）读取一个小模型的权重，在沙盒中对其进行编辑，并测试每一处改动，无需梯度，每次运行成本约为5到10美元。权重空间编程是一种技术，即由前沿大语言模型读取另一个模型的权重并直接对其进行编辑。

这里没有梯度，没有训练循环，也没有微调（即在现有模型基础上进行更窄任务的进一步训练）数据集。dspy-wsp将其封装为WeightSpace，这是一个可接入任何DSPy程序和评估指标的优化器。

在Cmpnd的测试中，约5到10美元的GPT-6-Astra调用使他们尝试的每个决策模型都得到了改进。简要概括：这是一个DSPy优化器（WeightSpace），由一个编写者大语言模型编辑学生模型的权重。

采用MIT许可证，可通过pip install dspy-wsp安装，需要DSPy 3.5。一次25轮的运行只编辑了单个层或注意力头。