AI Dictionary › Prompting
Least-to-most prompting solves a complex problem by first breaking it into sub-problems ordered from easiest to hardest, then solving them in sequence, using each answer as the basis for the next. Unlike free chain-of-thought, the decomposition here is explicit and progressive. Example: "Step 1: list the sub-problems from easiest to hardest. Step 2: solve them one by one, reusing prior results. Problem: compute this quarter's net margin from revenue, variable costs, fixed costs and tax." The model builds the solution in layers.
Use it for problems with cascading dependencies — multi-step math, compositional reasoning, tasks that generalise poorly from simple examples. It stops the model skipping steps and handling instances harder than the demonstrations.
Il least-to-most prompting risolve un problema complesso scomponendolo prima in sotto-problemi ordinati dal più semplice al più complesso, per poi risolverli in sequenza usando la risposta di ciascuno come base per il successivo. A differenza della catena di pensiero libera, qui la scomposizione è esplicita e progressiva. Esempio: "Passo 1: elenca i sotto-problemi in ordine di difficoltà crescente. Passo 2: risolvili uno per uno, riusando i risultati precedenti. Problema: calcola il margine netto di questo trimestre partendo da ricavi, costi variabili, costi fissi e tasse". Il modello costruisce la soluzione a strati.
Usalo per problemi con dipendenze in cascata — matematica a più passaggi, ragionamenti compositi, task che generalizzano male con esempi semplici. Aiuta il modello a non saltare passaggi e a gestire istanze più difficili di quelle mostrate negli esempi.
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