GEPAを用いたリフレクティブプロンプト最適化：マルチコンポーネントプロンプト、構造化フィードバック、ホールドアウト検証

本チュートリアルでは、GEPAをリフレクティブプロンプト進化フレームワークとして使用し、小規模言語モデルが多段階算数文章題を解く能力を向上させる方法を示します。弱いシードプロンプトから始め、決定論的ベンチマークを構築し、保持された検証セットでベースラインと最適化プロンプトを比較します。