4.2.2 多目标优化

文档摘要

4.2.2 多目标优化 4.2.2 多目标优化在复杂的自然语言处理（NLP）任务中，我们往往需要同时优化多个目标。例如，我们可能既希望模型的回答准确，又希望其简洁流畅。传统的单目标优化方法难以兼顾这些相互冲突的目标，因此，多目标优化成为了一个重要的研究方向。在 DSPy 框架下，多目标优化允许开发者定义多个评估指标，并找到一个在这些指标上都能达到较好平衡的程序。 4.2.2.1 多目标优化的概念多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO），也称为多准则优化、多属性优化或帕累托优化，是指同时优化多个目标函数的问题。