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Least-to-Most Prompting(LtM)
単純な要素から複雑な要素へと段階的に問題を分解する
複雑さ: medium推論技法
30秒でわかる概要
- 概要
- まず単純な版を解き、そこに制約や複雑さを少しずつ足していくことで、複雑な問題を最終的な解へと導きます。
- 使いどころ
- 各ステップが前の結果の上に積み上がり、単純なケースからより難しいケースにも当てはまるパターンが見えてくる、多段階の問題。
- 注意点
- 単純なケースでの初期の誤りは、その後のすべてのステップに波及します。後の推論が正しくても、最終的な答えは誤りになります。
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Least-to-Most Prompting: 概要
単純な要素から複雑な要素へと段階的に問題を分解する
- 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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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- 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
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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