論文の概要: Decoding the Black Box: Discerning AI Rhetorics About and Through Poetic Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05243v1
- Date: Thu, 04 Dec 2025 20:41:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.806628
- Title: Decoding the Black Box: Discerning AI Rhetorics About and Through Poetic Prompting
- Title（参考訳）: ブラックボックスをデコードする: 詩のプロンプティングに関するAIレトリックを識別する
- Authors: P. D. Edgar, Alia Hall,
- Abstract要約: この研究は、創造的なテキストプロンプト、特にPetry Prompt Patternsは、プロンプトエンジニアのツールボックスに便利な追加かもしれないことを示唆している。
この論文は、著名な詩人の3つのモデルの記述と評価を評価するために詩的なプロンプトを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prompt engineering has emerged as a useful way studying the algorithmic tendencies and biases of large language models. Meanwhile creatives and academics have leveraged LLMs to develop creative works and explore the boundaries of their writing capabilities through text generation and code. This study suggests that creative text prompting, specifically Poetry Prompt Patterns, may be a useful addition to the toolbox of the prompt engineer, and outlines the process by which this approach may be taken. Then, the paper uses poetic prompts to assess descriptions and evaluations of three models of a renowned poet and test the consequences of the willingness of models to adapt or rewrite original creative works for presumed audiences.
- Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデルのアルゴリズム的傾向とバイアスを研究する有用な方法として登場した。
一方、創作家や学者は、LLMを活用して創造的な作品を開発し、テキスト生成とコードを通じて、執筆能力の境界を探求している。
この研究は、創造的なテキストプロンプト、特にPetry Prompt Patternsは、プロンプトエンジニアのツールボックスに有用な追加であり、このアプローチが取られるプロセスの概要を示唆している。
そこで,本論文では,著名な詩人の3つのモデルの記述と評価を詩的プロンプトを用いて評価し,推定された聴衆に対するオリジナルの創作作品の適応・書き直しに対するモデルの有効性を検証した。
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