المفاهيم
المحركات
GEPA وBest-of-N وMeta-Harness وAutoResearch وAutoSaddler وShinkaEvolve وAuto.
المحرّك هو طريقة البحث التي تقترح نسخًا جديدة من عنصرك. لدى Skynet ستة محرّكات أصلية لعناصر الموجّه والكود والنص، وثلاثة مُحسِّنات DSPy لبرامج DSPy، وAuto. توضّح هذه الصفحة ما يفعله كل منها، ومتى تختاره، وما إعداداته.
اقرأ كيف يعمل التحسين أولًا إذا كنت لا تعرف المحرّكات المناسبة لعنصرك.
مقارنة سريعة
| المحرّك | أنواع العناصر | إعدادات وكيل البرمجة | إعداد الحد الأقصى للتكرارات |
|---|---|---|---|
| Auto | الكل | نعم، على الموجّه والكود والنص | لا |
| GEPA | موجّه، كود، نص | لا | لا |
| Best-of-N | موجّه، كود، نص | لا | لا |
| AutoResearch | موجّه، كود، نص | نعم | لا |
| Meta-Harness | موجّه، كود، نص | نعم | نعم |
| AutoSaddler | موجّه، كود، نص | نعم | نعم |
| ShinkaEvolve | موجّه، كود، نص | لا. له إعداد محرّر خاص به. | نعم |
| DSPy GEPA | برنامج DSPy | لا | لا |
| DSPy MIPROv2 | برنامج DSPy | لا | لا |
| DSPy BootstrapFewShot | برنامج DSPy | لا | لا |
يشير المعالج إلى GEPA وDSPy GEPA وAuto بوصفها مُحسِّنات تستخدم نص الملاحظات من مقياسك.
Auto
Auto هو الخيار الافتراضي. ما يشغّله يعتمد على نوع العنصر:
- برنامج DSPy: يشغّل Auto DSPy GEPA.
- موجّه أو كود أو نص: يستكشف Auto بخمسة محرّكات في الوقت نفسه: GEPA وAutoResearch وMeta-Harness وAutoSaddler وShinkaEvolve. يحصل كل محرّك على حصة متساوية من تشغيلات المُقيِّم: الميزانية مقسومة على 6. ثم يتابع GEPA من أفضل نسخة ببقية الميزانية.
لا يستخدم Auto Best-of-N.
اختره عندما لا تعرف أي محرّك يناسبك. هذه أفضل نقطة للبدء.
GEPA
"تطوّر تأمّلي مع جبهة باريتو من النسخ." يقرأ نموذج التأمل الدرجة والملاحظات لكل حالة ويكتب نسخة أفضل. يحتفظ GEPA بجبهة من النسخ، كل منها هي الأفضل على بعض الحالات.
اختره عندما يعطي مقياسك ملاحظات محدّدة، وتريد محرّكًا منفردًا قويًا.
Best-of-N
"اقتراحات مستقلة من نموذج التأمل؛ احتفظ بالأفضل." كل اقتراح مستقل عن الاقتراحات الأخرى. يعيد Skynet تقييم أفضل الاقتراحات على حالات التحقق.
اختره عندما تريد خط أساس بسيطًا للمقارنة مع المحرّكات الأخرى.
AutoResearch
يُجري وكيل برمجة جولات بحث. يعدّل، ويقيّم، ويحتفظ بما يفيد حتى تنفد الميزانية.
اختره عندما يحتاج التغيير الجيد إلى عدة خطوات من التقصّي، مثلًا على عنصر كود.
Meta-Harness
يقترح وكيل برمجة دفعة من المرشّحين في كل تكرار. ويستخدم السجل الكامل للمرشّحين ودرجاتهم.
اختره عندما تريد وكيلًا يتعلّم من سجل جميع المحاولات السابقة. استخدم المرشّحون في كل تكرار لضبط حجم الدفعة.
AutoSaddler
يقرأ وكيل برمجة الملاحظات من مقياسك ويرقّع النسخة. يحتفظ Skynet فقط بالرقع التي يؤكّدها تشغيل جديد للمُقيِّم.
اختره عندما تشير ملاحظات مقياسك إلى عيوب واضحة وموضعية.
ShinkaEvolve
"يطوّر نسخًا كثيرة في جزر متوازية ويتعلّم أي النماذج تحسّنها أكثر." إنه بحث تطوّري على مجتمع من المرشّحين، مع طفرات وتهجينات يكتبها نموذج.
اختره عندما تريد استكشافًا واسعًا ولديك ميزانية أكبر.
محسنات DSPy
| المُحسِّن | ما الذي يفعله |
|---|---|
| DSPy GEPA | يقرأ ملاحظات المقياس ويطوّر تعليمات كل متنبئ. |
| DSPy MIPROv2 | يقترح التعليمات وأمثلة few-shot معًا، ويبحث في تركيباتها بالتحسين البايزي. |
| DSPy BootstrapFewShot | يجمع أمثلة محلولة يصيب فيها البرنامج ويضيفها كأمثلة few-shot. لا يستخدم نموذج تأمل. |
يحتاج DSPy MIPROv2 وDSPy BootstrapFewShot إلى أزواج (حالات مع مخرجات متوقعة).
الإعدادات
الميزانية
| الإعداد | الافتراضي | النطاق |
|---|---|---|
| الحد الأقصى لتشغيلات المُقيِّم | 200 | من 1 إلى 100000 (Auto: 6 على الأقل) |
| التوقّف عند الدرجة | متوقف | 0 أو أكثر |
| الحد الأقصى للتكرارات | متوقف | من 1 إلى 1000. فقط Meta-Harness وAutoSaddler وShinkaEvolve. |
تشغيل المُقيِّم الواحد هو استدعاء واحد لمقياسك على حالة واحدة. إعادة التقييم النهائية لنسخة البداية وللفائز لا تُحتسب ضمن الحد الأقصى لتشغيلات المُقيِّم.
إعدادات وكيل البرمجة
تنطبق هذه الإعدادات على Auto وAutoResearch وMeta-Harness وAutoSaddler.
| الإعداد | الافتراضي | النطاق |
|---|---|---|
| وكيل البرمجة | Codex | Pi, Codex, OpenCode, Prime Agent، أمر مخصّص |
| المرشّحون في كل تكرار | 3 | من 1 إلى 8. يظهر لـ Auto وMeta-Harness. |
| الحد الأقصى لاستدعاءات الأدوات لكل مرشح | 100 | من 1 إلى 1000 |
إعدادات ShinkaEvolve
| الإعداد | الافتراضي |
|---|---|
| كيف تُكتب الإصدارات الجديدة | استدعاء واحد للنموذج. الخيار الآخر هو "وكيل برمجة (Pi)". |
| الجزر | 2 (من 1 إلى 8) |
| فترة الهجرة | 10 |
| اختيار الأصل | موزون. خيارات أخرى: قانون القوة، البحث الشعاعي. |
| تعديلات الفروق / إعادة الكتابة الكاملة / التهجين | 60% / 30% / 10%. يجب أن يكون مجموعها 100%. |
| حجم الأرشيف | 40 |
| تقييمات متوازية | 2 |
| اقتراحات متوازية | 2 |
عندما يشغّل Auto ShinkaEvolve، يعرض المعالج هذه الإعدادات باسم "إعدادات ShinkaEvolve (عندما يشغّله Auto)".