論文の概要: An Empirical Categorization of Prompting Techniques for Large Language Models: A Practitioner's Guide

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14837v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 23:03:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:38:28.774876
• Title: An Empirical Categorization of Prompting Techniques for Large Language Models: A Practitioner's Guide
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのプロンプト手法の実証的分類:実践者ガイド
• Authors: Oluwole Fagbohun, Rachel M. Harrison, Anton Dereventsov
• Abstract要約: 本研究では,学術的,実践的両面から最もよく知られたプロンプト技術について検討する。 本稿では,それぞれのカテゴリについて概説し,その独特な貢献を明確化し,実践的応用について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34530027457862006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to rapid advancements in the development of Large Language Models (LLMs), programming these models with prompts has recently gained significant attention. However, the sheer number of available prompt engineering techniques creates an overwhelming landscape for practitioners looking to utilize these tools. For the most efficient and effective use of LLMs, it is important to compile a comprehensive list of prompting techniques and establish a standardized, interdisciplinary categorization framework. In this survey, we examine some of the most well-known prompting techniques from both academic and practical viewpoints and classify them into seven distinct categories. We present an overview of each category, aiming to clarify their unique contributions and showcase their practical applications in real-world examples in order to equip fellow practitioners with a structured framework for understanding and categorizing prompting techniques tailored to their specific domains. We believe that this approach will help simplify the complex landscape of prompt engineering and enable more effective utilization of LLMs in various applications. By providing practitioners with a systematic approach to prompt categorization, we aim to assist in navigating the intricacies of effective prompt design for conversational pre-trained LLMs and inspire new possibilities in their respective fields.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の開発が急速に進んでいるため、これらのモデルをプロンプトでプログラミングすることが最近大きな注目を集めている。 しかし、利用可能なプロンプトエンジニアリングテクニックの数が多く、これらのツールを使いたい実践者にとって圧倒的な景観を生み出します。 LLMの最も効率的かつ効果的な利用のためには、プロンプト技術の包括的なリストをコンパイルし、標準化された学際分類フレームワークを確立することが重要である。 本調査では,学術的,実践的両面から最もよく知られたプロンプト技術について検討し,それらを7つのカテゴリーに分類する。 本稿では,それぞれのカテゴリについて概説し,それぞれの分野に合わせたプロンプト技術を理解し,分類するための構造的枠組みを,実践者の実例で示すことを目的とする。 このアプローチは、迅速なエンジニアリングの複雑な景観を単純化し、様々なアプリケーションにおけるLLMのより効率的な利用を可能にする。 実践者に分類を急ぐための体系的なアプローチを提供することにより,対話型事前学習 LLM の効果的なプロンプト設計の複雑化を支援し,それぞれの分野に新たな可能性をもたらすことを目指す。

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