論文の概要: Unleashing the potential of prompt engineering: a comprehensive review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14735v3
- Date: Tue, 28 May 2024 16:38:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 04:17:08.416356
- Title: Unleashing the potential of prompt engineering: a comprehensive review
- Title（参考訳）: 素早いエンジニアリングの可能性の解き放つ--総合的なレビュー
- Authors: Banghao Chen, Zhaofeng Zhang, Nicolas Langrené, Shengxin Zhu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)と多モーダル言語モデル(MMLMs)の領域における即時工学の変容の可能性について
マルチモーダル・プロンプト・ラーニング(MaPLe)、条件付きプロンプト・ラーニング(Conditional Prompt Learning)、コンテキスト最適化(Context Optimization)といった革新的な手法によるマルチモーダルデータの統合を検討する。
この議論に批判的なのは、AIセキュリティの側面、特に迅速なエンジニアリングの脆弱性を悪用する敵攻撃である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6006550105523192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This comprehensive review explores the transformative potential of prompt engineering within the realm of large language models (LLMs) and multimodal language models (MMLMs). The development of AI, from its inception in the 1950s to the emergence of neural networks and deep learning architectures, has culminated in sophisticated LLMs like GPT-4 and BERT, as well as MMLMs like DALL-E and CLIP. These models have revolutionized tasks in diverse fields such as workplace automation, healthcare, and education. Prompt engineering emerges as a crucial technique to maximize the utility and accuracy of these models. This paper delves into both foundational and advanced methodologies of prompt engineering, including techniques like Chain of Thought, Self-consistency, and Generated Knowledge, which significantly enhance model performance. Additionally, it examines the integration of multimodal data through innovative approaches such as Multi-modal Prompt Learning (MaPLe), Conditional Prompt Learning, and Context Optimization. Critical to this discussion is the aspect of AI security, particularly adversarial attacks that exploit vulnerabilities in prompt engineering. Strategies to mitigate these risks and enhance model robustness are thoroughly reviewed. The evaluation of prompt methods is addressed through both subjective and objective metrics, ensuring a robust analysis of their efficacy. This review underscores the pivotal role of prompt engineering in advancing AI capabilities, providing a structured framework for future research and application.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLMs) とマルチモーダル言語モデル (MMLMs) の領域において,プロンプトエンジニアリングの変革の可能性について考察する。
1950年代からニューラルネットワークやディープラーニングアーキテクチャの出現に至るまで、AIの開発は、GPT-4やBERTのような洗練されたLLM、DALL-EやCLIPのようなMMLMで頂点に達した。
これらのモデルは、職場の自動化、医療、教育といった様々な分野のタスクに革命をもたらした。
プロンプトエンジニアリングは、これらのモデルの実用性と精度を最大化する重要な技術として出現する。
本稿では,思考の連鎖,自己整合性,モデル性能を著しく向上させる生成知識など,素早い工学の基礎的手法と先進的手法について述べる。
さらに、マルチモーダル・プロンプト・ラーニング(MaPLe)、条件付きプロンプト・ラーニング(Conditional Prompt Learning)、コンテキスト最適化(Context Optimization)といった革新的なアプローチを通じて、マルチモーダル・データの統合を検討する。
この議論に批判的なのは、AIセキュリティの側面、特に迅速なエンジニアリングの脆弱性を悪用する敵攻撃である。
これらのリスクを軽減し、モデルの堅牢性を高めるための戦略が、徹底的にレビューされている。
プロンプト法の評価は主観的および客観的な指標の両方を通して行われ、その効果の堅牢な分析が保証される。
このレビューは、AI能力の進歩において、迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割を強調し、将来の研究と応用のための構造化されたフレームワークを提供する。
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