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Least-to-Most Prompting(LtM)
Décomposition progressive du problème, des composants les plus simples aux plus complexes
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Résout les problèmes complexes en traitant d'abord des versions plus simples, puis en ajoutant progressivement des contraintes ou de la complexité jusqu'à la solution complète.
- Quand l'utiliser
- Problèmes en plusieurs étapes où chaque étape s'appuie sur les résultats précédents et où les cas simples révèlent des schémas applicables aux cas plus difficiles.
- Vigilance
- Les erreurs commises tôt sur les cas simples se propagent à toutes les étapes suivantes : la réponse finale est fausse malgré un raisonnement ultérieur correct.
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Least-to-Most Prompting: Vue d’ensemble
Décomposition progressive du problème, des composants les plus simples aux plus complexes
- Hierarchical problem breakdown
- Bottom-up solution building
- Progressive complexity handling
- Builds on simpler solutions
- Reduces cognitive load
- Systematic approach to complex problems
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models (Zhou et al., 2022)arXiv:2205.10625
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)arXiv:2201.11903
- Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks (Khot et al., 2022)arXiv:2210.02406
- Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning (Jung et al., 2022)arXiv:2205.11822
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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