論文の概要: The Evolution of Natural Language Processing: How Prompt Optimization and Language Models are Shaping the Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17700v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 12:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.547178
• Title: The Evolution of Natural Language Processing: How Prompt Optimization and Language Models are Shaping the Future
• Title（参考訳）: 自然言語処理の進化 : プロンプト最適化と言語モデルがいかにして未来を形作っているか
• Authors: Summra Saleem, Muhammad Nabeel Asim, Shaista Zulfiqar, Andreas Dengel,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 LLMによる迅速なエンジニアリングとその後の最適化戦略のアイデアは、様々なNLPタスク間で大きなパフォーマンス向上をもたらす、特に影響のあるトレンドとして現れている。 本稿では,多種多様な最適化戦略の可能性について,一意かつ包括的な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.001689778344014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of Natural Language Processing (NLP) by automating traditional labor-intensive tasks and consequently accelerated the development of computer-aided applications. As researchers continue to advance this field with the introduction of novel language models and more efficient training/finetuning methodologies, the idea of prompt engineering and subsequent optimization strategies with LLMs has emerged as a particularly impactful trend to yield a substantial performance boost across diverse NLP tasks. To best of our knowledge numerous review articles have explored prompt engineering, however, a critical gap exists in comprehensive analyses of prompt optimization strategies. To bridge this gap this paper provides unique and comprehensive insights about the potential of diverse prompt optimization strategies. It analyzes their underlying working paradigms and based on these principles, categorizes them into 11 distinct classes. Moreover, the paper provides details about various NLP tasks where these prompt optimization strategies have been employed, along with details of different LLMs and benchmark datasets used for evaluation. This comprehensive compilation lays a robust foundation for future comparative studies and enables rigorous assessment of prompt optimization and LLM-based predictive pipelines under consistent experimental settings: a critical need in the current landscape. Ultimately, this research will centralize diverse strategic knowledge to facilitate the adaptation of existing prompt optimization strategies for development of innovative predictors across unexplored tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、従来の労働集約的なタスクを自動化し、コンピュータ支援アプリケーションの開発を加速することで、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 研究者が新しい言語モデルの導入とより効率的なトレーニング/ファインタニング手法を導入してこの分野を推し進めるにつれ、LLMによる迅速なエンジニアリングとその後の最適化戦略のアイデアは、様々なNLPタスクにまたがる大幅なパフォーマンス向上をもたらす、特に影響のあるトレンドとして現れてきた。 我々の知識を最大限に活用するために、多くのレビュー記事がプロンプトエンジニアリングを探求しているが、プロンプト最適化戦略の包括的な分析において重要なギャップが存在する。 このギャップを埋めるために、この論文は多様な迅速な最適化戦略の可能性について、ユニークで包括的な洞察を提供する。 基本となる作業パラダイムを分析し、これらの原則に基づいて、それらを11の異なるクラスに分類する。 さらに、これらの迅速な最適化戦略が採用されている様々なNLPタスクの詳細と、評価に使用される異なるLCMとベンチマークデータセットの詳細について述べる。 この包括的なコンパイルは、将来の比較研究の堅牢な基盤を築き、一貫した実験環境下での迅速な最適化とLLMベースの予測パイプラインの厳密な評価を可能にする。 究極的には、この研究は様々な戦略的知識を集中化し、未探索のタスクにまたがる革新的な予測器の開発のために、既存の迅速な最適化戦略の適応を促進する。

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