GLiDEでは、LLMからタスクの抽象的な記述を得るために、prompting戦略が重要です。効果的なprompting戦略として、LLMに具体的なキーポイントや画像観察を選択させ、タスクに関連する状態表現を定義させることが挙げられます。さらに、LLMにタスク構造を説明させ、モード間の遷移の可行性行列を生成することで、タスクのモード構造を理解しやすくすることが重要です。これにより、モード分類器が正確なモード予測を行い、タスクの実行をサポートできるようになります。