AI系统的PyTorch：TextGrad框架基于文本梯度实现大语言模型AI系统自优化！

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人工智能（AI）正在经历一场范式转变，这一转变是由系统协调多个大型语言模型（LLMs）和其他复杂组件所实现的突破推动的。因此，为复合AI系统开发有原则且自动化的优化方法，是构建这些系统所面临的最重要的新挑战之一。神经网络在其早期也面临类似的挑战，直到反向传播和自动微分的出现，它们通过使优化变得简单，从而改变了这个领域。受此启发，文本介绍了TEXTGRAD，这是一个通过文本执行自动“微分”的强大框架。TEXTGRAD将由LLMs提供的文本反馈反向传播，以改进复合AI系统的各个组件。在此框架中，LLMs以自然语言的形式提供丰富、通用、自然的语言建议，以优化计算图中的变量，这些变量的范围从代码片段到分子结构不等。TEXTGRAD遵循PyTorch的语法和抽象，并且是灵活且易于使用的。它开箱即用，适用于多种任务，用户只需提供目标函 ………………………………