論文の概要: 5C Prompt Contracts: A Minimalist, Creative-Friendly, Token-Efficient Design Framework for Individual and SME LLM Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07045v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 17:07:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.695195
• Title: 5C Prompt Contracts: A Minimalist, Creative-Friendly, Token-Efficient Design Framework for Individual and SME LLM Usage
• Title（参考訳）: 5C Prompt Contracts: 個人および中小企業 LLM 利用のためのミニマリスト、クリエイティブフレンドリー、トークン効率の良い設計フレームワーク
• Authors: Ugur Ari,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ミッションクリティカルなアプリケーションにますます組み込まれています。 明示的で体系的なだけでなく、実用的で広くアクセス可能なほど最小限のフレームワークが求められている。 提案する5C Prompt Contractは,迅速な設計をフォールバックおよび出力最適化ディレクティブに蒸留するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The progression from traditional prompt engineering to a more rigorous discipline of prompt design marks a pivotal shift in human-LLM interaction. As Large Language Models (LLMs) become increasingly embedded in mission-critical applications, there emerges a pressing need for frameworks that are not only explicit and systematic but also minimal enough to remain practical and broadly accessible. While many existing approaches address prompt structuring through elaborate Domain-Specific Languages (DSLs) or multi-layered templates, such methods can impose significant token and cognitive overhead, potentially constraining the model's creative capacity. In this context, we propose the 5C Prompt Contract, a framework that distills prompt design into five intuitive components: Character, Cause, Constraint, Contingency, and Calibration. This minimal cognitive schema explicitly integrates fallback and output optimization directives, fostering reliable, interpretable, and creatively flexible AI interactions. Experimental results demonstrate that the 5C framework consistently achieves superior input token efficiency while maintaining rich and consistent outputs across diverse LLM architectures (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, and Gemini), making it particularly suited for individuals and Small-to-Medium Enterprises (SMEs) with limited AI engineering resources.
• Abstract（参考訳）: 従来のプロンプトエンジニアリングから、より厳格なプロンプトデザインの規律への移行は、人間とLLMの相互作用における重要な転換点である。 大規模言語モデル(LLM)がミッションクリティカルなアプリケーションにますます組み込まれるようになるにつれ、明示的で体系的なだけでなく、実用的で広くアクセス可能なほど最小限のフレームワークの必要性が高まっている。 多くの既存のアプローチは、精巧なドメイン特化言語(DSL)や多層テンプレートを通しての迅速な構造化に対処していますが、そのような手法は重要なトークンと認知的オーバーヘッドを課し、モデルの創造能力を制限します。 本稿では,5C Prompt Contractを提案する。5C Prompt Contractは,設計を5つの直感的なコンポーネント(キャラクタ,原因,制約,一貫性,キャリブレーション)に分割するフレームワークである。 この最小限の認知スキーマは、フォールバックと出力最適化ディレクティブを明示的に統合し、信頼性、解釈可能、創造的に柔軟なAIインタラクションを促進する。 実験の結果,5Cフレームワークは多様なLLMアーキテクチャ(OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini)にまたがるリッチで一貫性のあるアウトプットを維持しつつ,優れた入力トークン効率を実現している。

関連論文リスト

• Reasoning Meets Personalization: Unleashing the Potential of Large Reasoning Model for Personalized Generation [21.89080753903469]
  パーソナライズタスクのための大規模推論モデル(LRM)の最初の体系的評価について述べる。 本分析では, 分散思考, 応答形式の不整合, 検索情報の有効利用の3つの重要な限界を同定した。 階層的推論思考テンプレートを組み込んだ新しいフレームワークであるReinforced Reasoning for Personalization (model)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T07:30:13Z)
• A Theoretical Framework for Prompt Engineering: Approximating Smooth Functions with Transformer Prompts [33.284445296875916]
  本稿では, トランスフォーマーモデルに, 慎重に設計したプロンプトを付与することで, 計算システムとして機能できることを実証する公式なフレームワークを提案する。 我々は、$beta$-timesの微分可能関数に対する近似理論を確立し、適切に構造化されたプロンプトで導かれるとき、変換器が任意の精度でそのような関数を近似できることを証明した。 我々の発見は、自律的な推論と問題解決の可能性を強調し、エンジニアリングとAIエージェント設計のより堅牢で理論的に根ざした進歩の道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T13:58:02Z)
• Fine-tuning Multimodal Large Language Models for Product Bundling [53.01642741096356]
  Bundle-MLLMは,大規模言語モデル(LLM)をハイブリットアイテムトークン化アプローチにより微調整する新しいフレームワークである。 具体的には、テキスト、メディア、およびリレーショナルデータを統一トークン化に統合し、テキストトークンと非テキストトークンを区別するソフトな分離トークンを導入する。 1)バンドルパターンを学習し,2)製品バンドル固有のマルチモーダルセマンティック理解の強化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T13:30:14Z)
• Large Language Model Agent as a Mechanical Designer [7.136205674624813]
  本研究では、FEMモジュールと協調して事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を利用して、構造設計を自律的に生成、評価、洗練するフレームワークを提案する。 LLMはドメイン固有の微調整なしで動作し、設計候補を提案し、FEMから派生した性能指標を解釈し、構造的な音響修正を適用する。 NSGA-II (Non-Sorting Genetic Algorithm II) と比較して,本手法はより高速に収束し,より少ないFEM評価を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T16:41:24Z)
• MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in Cognition, Adaptability, Rationality and Collaboration [98.18244218156492]
  大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な自然言語処理を持つ。 アプリケーションがマルチエージェント環境に拡大するにつれて、包括的な評価フレームワークの必要性が生じる。 この研究は、マルチエージェント設定内でLLMを評価するための新しい競合ベースのベンチマークフレームワークを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T21:46:27Z)
• LAMBO: Large AI Model Empowered Edge Intelligence [71.56135386994119]
  次世代エッジインテリジェンスは、オフロード技術を通じて様々なアプリケーションに恩恵をもたらすことが期待されている。 従来のオフロードアーキテクチャは、不均一な制約、部分的な認識、不確実な一般化、トラクタビリティの欠如など、いくつかの問題に直面している。 我々は、これらの問題を解決するための10億以上のパラメータを持つLarge AI Model-Based Offloading (LAMBO)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:25:42Z)

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。