論文の概要: Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01249v1
• Date: Thu, 2 May 2024 12:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 16:34:40.920038
• Title: Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices
• Title（参考訳）: 医療応用のためのプロンプトエンジニアリングパラダイム--スコーピングレビューとより良い実践のためのレコメンデーション
• Authors: Jamil Zaghir, Marco Naguib, Mina Bjelogrlic, Aurélie Névéol, Xavier Tannier, Christian Lovis,
• Abstract要約: 医学におけるプロンプト・エンジニアリングの適用、プロンプト・ラーニング(PL)、プロンプト・チューニング(PT)、プロンプト・デザイン(PD)に関する114の研究を概観する。 12紙において, PD, PL, PTの用語を交互に用いた。ChatGPTは最も一般的に用いられているLCMであり, 機密性のある臨床データ処理に7紙を用いた。 PLおよびPTの記事は、通常、プロンプトベースのアプローチを評価するためのベースラインを提供するが、PD研究の64%はプロンプト関連のベースラインを欠いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.891560188235256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt engineering is crucial for harnessing the potential of large language models (LLMs), especially in the medical domain where specialized terminology and phrasing is used. However, the efficacy of prompt engineering in the medical domain remains to be explored. In this work, 114 recent studies (2022-2024) applying prompt engineering in medicine, covering prompt learning (PL), prompt tuning (PT), and prompt design (PD) are reviewed. PD is the most prevalent (78 articles). In 12 papers, PD, PL, and PT terms were used interchangeably. ChatGPT is the most commonly used LLM, with seven papers using it for processing sensitive clinical data. Chain-of-Thought emerges as the most common prompt engineering technique. While PL and PT articles typically provide a baseline for evaluating prompt-based approaches, 64% of PD studies lack non-prompt-related baselines. We provide tables and figures summarizing existing work, and reporting recommendations to guide future research contributions.
• Abstract（参考訳）: プロンプト工学は大規模言語モデル(LLM)の可能性を生かし、特に専門用語や言い回しが用いられる医学領域において重要である。 しかし, 医療領域における即時工学の有効性は検討されていない。 本研究は114の最近の研究 (2022-2024) を医学に応用し, 即時学習(PL), 即時チューニング(PT), 即時設計(PD)について概説した。 PDが最も多い(78条)。 12紙で,PD,PL,PTの用語を交互に使用した。 チャットGPTは最も一般的に使用されるLCMで、機密性のある臨床データを処理するために7つの論文が使われている。 チェーン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)は、最も一般的なプロンプトエンジニアリング技術として出現する。 PLおよびPTの記事は、通常、プロンプトベースのアプローチを評価するためのベースラインを提供するが、PD研究の64%はプロンプト関連のベースラインを欠いている。 我々は、既存の作業を要約した表や数字を提供し、将来の研究貢献を導くためのレコメンデーションを報告します。

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