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プロンプトは人手チューニングからAIチューニングへ：遺伝的アルゴリズムで回す自動最適化と高速化

GEPA を用いた反射的プロンプト最適化：多要素プロンプト、構造化フィードバック、検証手法の構築

MarkTechPost は、言語モデルが算数文章題を解く能力を向上させるため、GEPA という反射的プロンプト進化フレームワークの使用法を紹介している。同記事では、弱いシードプロンプトから始め、決定論的なベンチマークと構造化評価器を定義し、候補プロンプトの失敗理由を理解できる実行可能なフィードバックを提供する手法を解説している。また、指示フィールドと出力フォーマット規則が同時に進化するように設計された多要素プロンプト構成も採用されている。