論文の概要: Automatic Prompt Optimization Techniques: Exploring the Potential for Synthetic Data Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03078v2
- Date: Sat, 08 Feb 2025 17:16:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:29:45.025617
- Title: Automatic Prompt Optimization Techniques: Exploring the Potential for Synthetic Data Generation
- Title（参考訳）: 自動プロンプト最適化手法:合成データ生成の可能性を探る
- Authors: Nina Freise, Marius Heitlinger, Ruben Nuredini, Gerrit Meixner,
- Abstract要約: 医療などの専門分野において、データ取得はプライバシー規制、倫理的配慮、可用性の制限による重大な制約に直面している。
大規模プロンプトベースモデルの出現は、保護されたデータに直接アクセスすることなく、合成データ生成の新しい機会を示す。
PRISMAガイドラインに従って, 自動プロンプト最適化の最近の展開を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) advancement is heavily dependent on access to large-scale, high-quality training data. However, in specialized domains such as healthcare, data acquisition faces significant constraints due to privacy regulations, ethical considerations, and limited availability. While synthetic data generation offers a promising solution, conventional approaches typically require substantial real data for training generative models. The emergence of large-scale prompt-based models presents new opportunities for synthetic data generation without direct access to protected data. However, crafting effective prompts for domain-specific data generation remains challenging, and manual prompt engineering proves insufficient for achieving output with sufficient precision and authenticity. We review recent developments in automatic prompt optimization, following PRISMA guidelines. We analyze six peer-reviewed studies published between 2020 and 2024 that focus on automatic data-free prompt optimization methods. Our analysis reveals three approaches: feedback-driven, error-based, and control-theoretic. Although all approaches demonstrate promising capabilities in prompt refinement and adaptation, our findings suggest the need for an integrated framework that combines complementary optimization techniques to enhance synthetic data generation while minimizing manual intervention. We propose future research directions toward developing robust, iterative prompt optimization frameworks capable of improving the quality of synthetic data. This advancement can be particularly crucial for sensitive fields and in specialized domains where data access is restricted, potentially transforming how we approach synthetic data generation for AI development.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩は、大規模で高品質なトレーニングデータへのアクセスに大きく依存している。
しかし、医療などの専門分野において、データ取得はプライバシー規制、倫理的配慮、可用性の制限による重大な制約に直面している。
合成データ生成は有望な解決策を提供するが、従来の手法では、生成モデルを訓練するためには実質的なデータを必要とする。
大規模プロンプトベースモデルの出現は、保護されたデータに直接アクセスすることなく、合成データ生成の新しい機会を示す。
しかし、ドメイン固有のデータ生成のための効果的なプロンプトの作成は依然として困難であり、手動プロンプトエンジニアリングは十分な精度と信頼性で出力を達成するには不十分である。
PRISMAガイドラインに従って, 自動プロンプト最適化の最近の展開を概観する。
自動データフリープロンプト最適化手法に着目し,2020年から2024年の間に発表された6つのピアレビュー研究を分析した。
分析の結果,フィードバック駆動,エラーベース,制御理論の3つのアプローチが明らかになった。
いずれの手法も改良と適応の促進に有望な能力を示しているが,手作業による介入を最小限に抑えつつ,合成データ生成を向上させるための補完的最適化手法を組み合わせた統合フレームワークの必要性が示唆されている。
本稿では,合成データの質を向上させるための,堅牢かつ反復的な最適化フレームワークの開発に向けた今後の研究方向性を提案する。
この進歩は、機密分野やデータアクセスが制限されている専門分野において特に重要であり、AI開発のための合成データ生成へのアプローチ方法を変える可能性がある。
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