Also known as: Least to most Prompting
Least-to-most prompting — метод цепочки промптов, который разбивает сложную задачу на последовательность более простых подзадач. Каждый шаг использует результат предыдущего шага как контекст для следующего, поэтому модель строит финальный ответ через упорядоченные промежуточные решения. Он полезен, когда задача слишком сложна для надежного решения в одном промпте.
A form of prompt chaining that divides complex problems into an ordered set of simpler problems. For example, here's a least-to-most prompting strategy for a certain problem: 1. Divide a complex problem into an ordered list of simpler sub-problems. For this example, assume it is three sub-problems. 2. Prompt 1: Ask the LLM to solve the first sub-problem. The LLM returns Response 1. 3. Prompt 2: Integrate all or part of Response 1 into the prompt to solve the second sub-problem. The LLM returns Response 2. 4. Prompt 3: Integrate all or part of Response 2 into the prompt to solve the third sub-problem. The LLM's response to Prompt 3 is the "final" answer to the initial complex problem. Note that each step depends on the solution to the preceding step. Contrast with tree-of-thought prompting.