GEPA를 활용한 반사적 프롬프트 최적화: 다중 컴포넌트와 구조화된 피드백
Building Reflective Prompt Optimization with GEPA: Multi-Component Prompts, Structured Feedback, and Held-Out Validation
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한국어 요약
GEPA 프레임워크를 사용해 소형 언어모델의 다단계 산술 문제 해결 능력을 개선하는 방법을 제시했다. 약한 초기 프롬프트에서 시작해 결정론적 벤치마크를 구축하고, 구조화된 평가기를 통해 실행 가능한 피드백을 생성한다. 명령어 필드와 출력 형식 규칙을 함께 진화시키며, 홀드아웃 검증 세트로 성능 개선이 일반화되는지 검증한다.
원문 발췌 · English
In this tutorial, we use GEPA as a reflective prompt-evolution framework to improve how a small language model solves multi-step arithmetic word problems. We start from a weak seed prompt, build a deterministic benchmark, and define a structured evaluator that returns actionable feedback. A multi-component setup evolves both the instruction field and the output-format rules together. We then compare the baseline and optimized prompts on a held-out validation set to check whether the gains generalize. The post Building Reflective Prompt Optimization with GEPA: Multi-Component Prompts, Structured Feedback, and Held-Out Validation appeared first on MarkTechPost.