大型语言模型中提示工程方法在不同NLP任务中的调研
大型语言模型中提示工程方法在不同NLP任务中的调研
2024年8月3日修改
A SURVEY OF PROMPT ENGINEERING METHODS IN LARGE LANGUAGE MODELS FOR DIFFERENT NLP TASKS.pdf
论文总结: 《A SURVEY OF PROMPT ENGINEERING METHODS IN LARGE LANGUAGE MODELS FOR DIFFERENT NLP TASKS》
摘要
大型语言模型（LLM）在众多自然语言处理（NLP）任务中表现出色。提示工程通过编写自然语言指令（提示）来有组织地从LLM中提取知识，显著提升其在各种NLP任务上的表现。本文总结了不同的提示技术，并根据其应用的NLP任务进行分类。我们审阅了44篇研究论文，总结了39种提示方法在29个NLP任务上的应用。
引言
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背景：LLM在医学、法律、金融等多个领域取得显著进展，当前研究主要关注通过提示增强其推理能力。
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提示工程：提示工程利用LLM的嵌入知识，不需要广泛的参数重训练或微调，通过自然语言交互实现NLP任务。
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目标：本文总结不同提示技术，并根据NLP任务进行分类，提供一个全面的资源和分类法。
提示工程技术