論文の概要: Large Language Model Prompt Datasets: An In-depth Analysis and Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09316v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 12:15:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.896228
• Title: Large Language Model Prompt Datasets: An In-depth Analysis and Insights
• Title（参考訳）: Large Language Model Prompt Datasets: 詳細な分析と洞察
• Authors: Yuanming Zhang, Yan Lin, Arijit Khan, Huaiyu Wan,
• Abstract要約: プロンプトは、大きな言語モデル(LLM)の特定のタスクを定義する自然言語命令である。 この作業では、初めて、さまざまなチャネルからソースされたプロンプトデータセットの広範なリストをコンパイルしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.386420251846953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A prompt is a natural language instruction that defines a specific task for a large language model (LLM) and serves as the primary interface for human-LLM interaction. With the growing deployment of LLMs, diverse prompt datasets are emerging from platforms such as GitHub and social media. These datasets span a wide array of applications and content types, facilitating both broader LLM utilization and improved prompt engineering. In this work, we--for the first time--have compiled an extensive list of prompt datasets sourced from various channels, representing a spectrum of downstream tasks, languages, engineering techniques, attributes, and modalities. We select key representative datasets for systematic analysis, revealing commonalities and differences in prompt construction across categories, distinguishing them from other text corpora like literature and web. We further propose a prompt optimization approach that leverages syntactic embeddings of part-of-speech and dependency structures. By identifying a centroid representation of prompts and guiding LLMs to rewrite prompts toward this centroid, our method improves the meaningfulness of model outputs. We have made our datasets and code available.
• Abstract（参考訳）: プロンプトは、大きな言語モデル(LLM)の特定のタスクを定義し、人間とLLMの相互作用の主要なインターフェースとして機能する自然言語命令である。 LLMのデプロイの増加に伴い、GitHubやソーシャルメディアといったプラットフォームからさまざまなプロンプトデータセットが生まれている。 これらのデータセットは幅広いアプリケーションとコンテンツタイプにまたがっており、より広範なLLM利用とプロンプトエンジニアリングの改善の両方を促進する。 この研究において、私たちは初めて、下流のタスク、言語、エンジニアリング技術、属性、モダリティのスペクトルを表す、さまざまなチャネルからソースされたプロンプトデータセットの広範なリストをまとめました。 文献やウェブなど他のテキストコーパスと区別し,カテゴリ間での共通点や素早い構築の差異を明らかにする。 さらに,部分音声と依存関係構造の構文埋め込みを利用した迅速な最適化手法を提案する。 本手法は,プロンプトのセントロイド表現を同定し,このセントロイドに向けてのプロンプトの書き直しを促すことによって,モデル出力の有意義性を向上させる。 データセットとコードを利用可能にしました。

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