Loading...

🔢

Least-to-Most Prompting(LtM)

Постепенное разбиение задачи от простых компонентов к сложным

Сложность: mediumТехники рассуждения

In 30 seconds

What: Решает сложные задачи, начиная с более простых версий и постепенно добавляя ограничения или сложность вплоть до полного решения.
When to use: Многошаговые задачи, где каждый шаг опирается на предыдущие результаты, а простые случаи выявляют закономерности, применимые к более сложным.
Watch out: Ранние ошибки в простых случаях тянутся через все последующие шаги, и итоговый ответ оказывается неверным, даже если дальше рассуждение было правильным.

Loading technique guide…

Patterns

Loading...

Паттерны и методы проектирования

Loading...

🔢

Least-to-Most Prompting(LtM)

Постепенное разбиение задачи от простых компонентов к сложным

Сложность: mediumТехники рассуждения

In 30 seconds

What: Решает сложные задачи, начиная с более простых версий и постепенно добавляя ограничения или сложность вплоть до полного решения.
When to use: Многошаговые задачи, где каждый шаг опирается на предыдущие результаты, а простые случаи выявляют закономерности, применимые к более сложным.
Watch out: Ранние ошибки в простых случаях тянутся через все последующие шаги, и итоговый ответ оказывается неверным, даже если дальше рассуждение было правильным.

Обзор за 30 секунд

Паттерн: Стратегия декомпозиции: сложная задача делится на более простые подзадачи, решаемые последовательно

Почему: Позволяет справляться со сложными задачами, выстраивая решение постепенно от простых компонентов к сложным

Ключевая идея: Разложить сложную задачу → Решить сначала простейшую → Использовать прежние решения → Собрать итоговый ответ

Быстрая реализация

1Декомпозиция задачи:Разбить сложную задачу на более простые подзадачи

2Последовательное решение:Решать подзадачи от простейшей к самой сложной

3Построение решения:Использовать прежние решения для следующих шагов

4Накопление контекста:Поддерживать растущий контекст решённых частей

5Итоговая интеграция:Объединить все решения в полный ответ

Example: Сложная задача → [Sub1, Sub2, Sub3] → Решить Sub1 → Использовать Sub1 в Sub2 → Использовать Sub1+Sub2 в Sub3 → Итоговый ответ

Что делать и чего избегать

✅Сначала разбивать на действительно независимые подзадачи

✅Решать подзадачи строго в порядке зависимостей

✅Явно передавать прежние решения в следующие шаги

✅Проверять решение каждой подзадачи перед продолжением

✅Использовать понятные промпты и примеры сведения задачи

❌Пропускать этап декомпозиции (сразу переходить к сложным рассуждениям)

❌Решать подзадачи вне логического порядка зависимостей

❌Терять контекст между шагами решения подзадач

❌Применять там, где задачу нельзя осмысленно разложить

❌Чрезмерно дробить на тривиальные или атомарные шаги

Когда использовать

Используйте, когда

• Сложные задачи с ясной иерархической структурой
• Многошаговые рассуждения с зависимостями
• Математические доказательства и выводы
• Задачи программирования с модульными решениями
• Задачи композиционального рассуждения

Избегайте, когда

• Простые задачи, решаемые за один шаг
• Сильно взаимосвязанные задачи без ясной декомпозиции
• Приложения реального времени с требованием мгновенных ответов
• Задачи, где накопление контекста ухудшает результат
• Когда достаточно Chain-of-Thought

Ключевые метрики

Качество декомпозиции

Уместность и полнота разбиения задачи

Точность подзадач

Корректность решений отдельных подзадач

Сохранение контекста

Эффективное использование прежних решений на поздних шагах

Качество итогового решения

Точность vs прямые подходы к решению

Прирост эффективности

Улучшение по сравнению со стандартным промптингом

Обобщаемость

Успешность на разных типах задач и в разных областях

Основные сценарии использования

Решение математических задач: сложное уравнение → Разбить на шаги → Решить алгебраически → Объединить в итоговый ответ

Генерация кода: большая программа → Разбить на функции → Реализовать каждую функцию → Собрать рабочий код

Написание эссе: сложная тема → Составить план основных тезисов → Развить каждый аргумент → Собрать связное эссе

Анализ данных: сложный набор данных → Разбить на аналитические блоки → Выполнить каждый анализ → Объединить выводы

Стратегическое планирование: бизнес-вызов → Выделить ключевые направления → Разработать решения для каждого → Собрать целостную стратегию

Источники и дополнительные материалы

Углубите понимание с помощью этих подобранных материалов

Научные статьи

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models (Zhou et al., 2022)

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)

Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks (Khot et al., 2022)

Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning (Jung et al., 2022)

Руководства по реализации

Руководство Google AI по Least-to-Most Prompting

Anthropic, инженерия промптов: декомпозиция задачи

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models (Zhou et al., 2022)

Инструменты и библиотеки

LangChain: последовательные цепочки для декомпозиции

Официальная документация DSPy

Microsoft Guidance: структурированная генерация

OpenAI function calling для пошаговых решений

Сообщество и обсуждения

OpenAI Developer Forum - продвинутый промптинг

LangChain Discord - последовательные рассуждения

r/MachineLearning - исследования промптинга

Hugging Face Forums - декомпозиция задач

Loading technique guide…