提示报告：提示工程技术系统性调查
计算与语言
2025-02-27 v6 人工智能
摘要
生成式人工智能（GenAI）系统正越来越多地被部署到各个行业和研究领域。开发人员和最终用户通过使用提示和提示工程与这些系统进行交互。尽管提示工程是一个广泛采用且研究较多的领域，但由于其相对较新的出现，导致该领域存在术语不一致和对有效提示构成的认识片段化。我们通过构建提示工程技术的分类框架并分析其应用，建立了对提示工程的结构化理解。我们提供了 33 个术语词汇、58 种 LLM 提示技术，以及 40 种其他模态的技术。此外，我们提供了提示工程的最佳实践和指南，包括针对聊天 GPT 等 SOTA LLM 的提示建议。我们进一步对自然语言前缀提示的整个文献进行了元分析。作为这些努力的 culmination，本文报告目前最全面的关于提示工程的调查。
引用
@article{arxiv.2406.06608,
title = {The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques},
author = {Sander Schulhoff and Michael Ilie and Nishant Balepur and Konstantine Kahadze and Amanda Liu and Chenglei Si and Yinheng Li and Aayush Gupta and HyoJung Han and Sevien Schulhoff and Pranav Sandeep Dulepet and Saurav Vidyadhara and Dayeon Ki and Sweta Agrawal and Chau Pham and Gerson Kroiz and Feileen Li and Hudson Tao and Ashay Srivastava and Hevander Da Costa and Saloni Gupta and Megan L. Rogers and Inna Goncearenco and Giuseppe Sarli and Igor Galynker and Denis Peskoff and Marine Carpuat and Jules White and Shyamal Anadkat and Alexander Hoyle and Philip Resnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06608},
year = {2025}
}