論文の概要: The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06608v3
- Date: Mon, 15 Jul 2024 03:17:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 00:16:39.351052
- Title: The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
- Title(参考訳): Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
- Authors: Sander Schulhoff, Michael Ilie, Nishant Balepur, Konstantine Kahadze, Amanda Liu, Chenglei Si, Yinheng Li, Aayush Gupta, HyoJung Han, Sevien Schulhoff, Pranav Sandeep Dulepet, Saurav Vidyadhara, Dayeon Ki, Sweta Agrawal, Chau Pham, Gerson Kroiz, Feileen Li, Hudson Tao, Ashay Srivastava, Hevander Da Costa, Saloni Gupta, Megan L. Rogers, Inna Goncearenco, Giuseppe Sarli, Igor Galynker, Denis Peskoff, Marine Carpuat, Jules White, Shyamal Anadkat, Alexander Hoyle, Philip Resnik,
- Abstract要約: 本稿では, プロンプトの分類を組立て, 利用分析を行うことにより, プロンプトの構造的理解を確立した。
本稿では,33の語彙の包括的語彙,58のテキストのみのプロンプト技術,40のモダリティのテクニックを提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.618971816813385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) systems are being increasingly deployed across all parts of industry and research settings. Developers and end users interact with these systems through the use of prompting or prompt engineering. While prompting is a widespread and highly researched concept, there exists conflicting terminology and a poor ontological understanding of what constitutes a prompt due to the area's nascency. This paper establishes a structured understanding of prompts, by assembling a taxonomy of prompting techniques and analyzing their use. We present a comprehensive vocabulary of 33 vocabulary terms, a taxonomy of 58 text-only prompting techniques, and 40 techniques for other modalities. We further present a meta-analysis of the entire literature on natural language prefix-prompting.
- Abstract(参考訳): ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)システムは、産業や研究環境のあらゆる部分に展開されている。
開発者とエンドユーザは、プロンプトやプロンプトエンジニアリングを使用して、これらのシステムと対話する。
プロンプトは広く研究されている概念であるが、この地域の急進性のために何がプロンプトを構成するのかについての矛盾する用語や質素な存在論的理解が存在する。
本稿では, プロンプトの分類を組立て, 利用分析を行うことにより, プロンプトの構造的理解を確立した。
本稿では,33の語彙の包括的語彙,58のテキストのみのプロンプト技術,40のモダリティのテクニックを提示する。
さらに、自然言語のプレフィックス・プロンプティングに関する文献全体をメタ分析する。
関連論文リスト
- The Prompt Canvas: A Literature-Based Practitioner Guide for Creating Effective Prompts in Large Language Models [0.0]
本稿では,既存の方法論を包括的に構築し,実践者のための包括的概要を構築するためのフレームワークの構築について論じる。
本稿では,プロンプト・キャンバス(Prompt Canvas)について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T15:35:18Z) - Engineering Conversational Search Systems: A Review of Applications, Architectures, and Functional Components [4.262342157729123]
本研究では,対話型検索システムの理論的研究と技術的実装の関連について検討する。
階層型アーキテクチャフレームワークを提案し,対話型検索システムの中核機能について説明する。
我々は,大規模言語モデルの急速な進歩を踏まえ,その能力,限界,今後の研究の方向性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T06:24:11Z) - Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey [50.82812214830023]
効率的なプロンプティング手法は幅広い注目を集めている。
本稿では,異なるプロンプト成分に対する自動プロンプトエンジニアリングと連続空間および離散空間におけるプロンプト圧縮について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T12:19:08Z) - An Empirical Categorization of Prompting Techniques for Large Language
Models: A Practitioner's Guide [0.34530027457862006]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T23:03:56Z) - A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models:
Techniques and Applications [11.568575664316143]
本稿では,応用分野別に分類した,最近のプロンプト工学の進歩について概説する。
本稿では、プロンプト手法、その応用、関連するモデル、利用したデータセットについて詳述する。
この体系的な分析は、この急速に発展している分野をよりよく理解し、オープンな課題と迅速なエンジニアリングの機会を照明することによって将来の研究を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T19:49:13Z) - Intent-based Prompt Calibration: Enhancing prompt optimization with
synthetic boundary cases [2.6159111710501506]
本稿では,ユーザ意図に対するプロンプトを反復的に洗練するキャリブレーションプロセスを用いて,自動プロンプトエンジニアリングの新しい手法を提案する。
我々は,モデレーションや生成といった現実的なタスクにおいて,強力なプロプライエタリなモデルに対して,本手法の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T15:28:43Z) - Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey [89.71273968283616]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と生成において顕著な能力を示した。
各種IEサブタスクと技術の観点から,これらの作品を分類して概観する。
我々は,最も先進的な手法を実証的に分析し,LLMによるIEタスクの出現傾向を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T14:25:22Z) - Prompt Engineering for Healthcare: Methodologies and Applications [93.63832575498844]
本総説では,医学分野の自然言語処理分野における情報工学の最近の進歩を紹介する。
我々は、迅速なエンジニアリングの開発を提供し、その医療自然言語処理アプリケーションへの重要な貢献を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T08:03:42Z) - TEMPERA: Test-Time Prompting via Reinforcement Learning [57.48657629588436]
強化学習(TEMPERA)を用いたテスト時間プロンプト編集を提案する。
従来のプロンプト生成手法とは対照的に、TEMPERAは事前知識を効率的に活用することができる。
本手法は従来の微調整法と比較して試料効率の平均改善率を5.33倍に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T22:38:20Z) - A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing
AI Research [56.65232007953311]
我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。
本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T19:12:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。