論文の概要: Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models:
a comprehensive review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14735v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 09:15:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 21:06:47.673124
- Title: Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models:
a comprehensive review
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリングの可能性:包括的レビュー
- Authors: Banghao Chen, Zhaofeng Zhang, Nicolas Langren\'e, Shengxin Zhu
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割について論じる。
この調査は、ロールプロンプト、ワンショット、少数ショットプロンプトといった、プロンプトエンジニアリングの基本原則を解明する。
本稿では,異なる視点からプロンプト手法の有効性を評価し,異なる手法を用いて評価する方法について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7486006087564807
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper delves into the pivotal role of prompt engineering in unleashing
the capabilities of Large Language Models (LLMs). Prompt engineering is the
process of structuring input text for LLMs and is a technique integral to
optimizing the efficacy of LLMs. This survey elucidates foundational principles
of prompt engineering, such as role-prompting, one-shot, and few-shot
prompting, as well as more advanced methodologies such as the chain-of-thought
and tree-of-thoughts prompting. The paper sheds light on how external
assistance in the form of plugins can assist in this task, and reduce machine
hallucination by retrieving external knowledge. We subsequently delineate
prospective directions in prompt engineering research, emphasizing the need for
a deeper understanding of structures and the role of agents in Artificial
Intelligence-Generated Content (AIGC) tools. We discuss how to assess the
efficacy of prompt methods from different perspectives and using different
methods. Finally, we gather information about the application of prompt
engineering in such fields as education and programming, showing its
transformative potential. This comprehensive survey aims to serve as a friendly
guide for anyone venturing through the big world of LLMs and prompt
engineering.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の能力を解き放つ上で,プロンプトエンジニアリングが果たす重要な役割について述べる。
Prompt Engineering は LLM の入力テキストを構造化するプロセスであり、LLM の有効性を最適化するための技術である。
この調査は、ロールプロンプトやワンショット、少数ショットプロンプトといったプロンプトエンジニアリングの基本原則と、チェーン・オブ・ソートやツリー・オブ・ソート・プロンプトのようなより高度な方法論を解明する。
本論文は, プラグイン形式の外部支援が, この課題にどのように役立つか, 外部知識の獲得による機械幻覚の低減を図っている。
続いて,aigc(artificial intelligence-create content)ツールにおける構造とエージェントの役割についてより深く理解することの必要性を強調する。
本稿では,異なる視点からプロンプト手法の有効性を評価し,異なる手法を用いて評価する方法について議論する。
最後に,教育やプログラミングといった分野におけるプロンプトエンジニアリングの適用に関する情報を集め,その転換可能性を示す。
この包括的な調査は、llmとプロンプトエンジニアリングの巨大な世界を経験する誰にとっても、フレンドリーなガイドになることを目的としている。
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