論文の概要: Exploring Prompt Engineering: A Systematic Review with SWOT Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12843v1
• Date: Wed, 09 Oct 2024 19:48:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:11:04.356691
• Title: Exploring Prompt Engineering: A Systematic Review with SWOT Analysis
• Title（参考訳）: プロンプトエンジニアリングの探求:SWOT分析によるシステムレビュー
• Authors: Aditi Singh, Abul Ehtesham, Gaurav Kumar Gupta, Nikhil Kumar Chatta, Saket Kumar, Tala Talaei Khoei,
• Abstract要約: 言語原理を強調し,その強み,弱さ,機会,脅威を識別する様々な手法を検討する。 我々の研究は、AIインタラクションの強化と人間のプロンプトの言語モデル理解の改善に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.74454067778951
• License:
• Abstract: In this paper, we conduct a comprehensive SWOT analysis of prompt engineering techniques within the realm of Large Language Models (LLMs). Emphasizing linguistic principles, we examine various techniques to identify their strengths, weaknesses, opportunities, and threats. Our findings provide insights into enhancing AI interactions and improving language model comprehension of human prompts. The analysis covers techniques including template-based approaches and fine-tuning, addressing the problems and challenges associated with each. The conclusion offers future research directions aimed at advancing the effectiveness of prompt engineering in optimizing human-machine communication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の領域内で,迅速なエンジニアリング手法の包括的なSWOT解析を行う。 言語原理を強調し,その強み,弱さ,機会,脅威を識別する様々な手法を検討する。 我々の研究は、AIインタラクションの強化と人間のプロンプトの言語モデル理解の改善に関する洞察を提供する。 この分析はテンプレートベースのアプローチや微調整を含むテクニックをカバーし、それぞれに関連する問題と課題に対処する。 この結論は、人間と機械のコミュニケーションの最適化において、迅速なエンジニアリングの有効性を推し進めるための今後の研究の方向性を提供する。

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