使用 GPT-3 模型分析得出少量样例引导更接近于已学习的任务，本文探讨使用自然语言编程来优化引导，提出元引导概念后能够生成更多的任务自然语言引导，展望这些方法如何应用于实践应用。

Feb, 2021

该研究论文证明使用 in-context learning 可让大型语言模型显式推断潜在任务，通过自然语言生成指令，InstructGPT 的表现达到了人类的 65.7％，建议指令感应可能是一种学习范例。

May, 2022

为了提高大型语言模型的零样本性能，我们提出了 PRoMPTd 方法，通过为每个测试输入重写任务提示来实现更具体、明确和完整的指导，实现了对不同任务的更好解决方案，并提供了更好的解释性以应对对抗性提示。

Oct, 2023

通过提出多维任务提示学习方法（MTPrompt），将更多的任务相关信息嵌入提示中，以激发大型语言模型中嵌入的知识，从而实现在少样本和五个不同数据集上取得最佳结果，并在不同实验设置和削减实验中展示了该方法的有效性和稳定性。

Dec, 2023

提出了分解提示法（Decomposed Prompting）的方法，通过将复杂任务分解成简单的子任务来解决复杂任务，并且可以针对每个子任务优化其专用提示，进一步分解复杂任务并取得更好的性能，特别是在符号推理任务和多步推理任务中。

Oct, 2022

通过对大语言模型进行随机组成的实验，研究了任务描述、示例输入、标签、行内指令等多个因素对模型性能的影响，发现重复文本、大型模型以及任务和行内指令对模型性能提升具有积极影响。

Apr, 2024

使用少量训练示例和任务说明来训练语言模型对于几乎所有任务都很重要，本文提出在极小数据量情境下调整 LM 可显著降低提示工程需求，使用 0.1% 参数更新的 bias terms 可以实现与标准调整相当甚至更好的准确性。

Jun, 2021

利用大规模预训练语言模型，通过迭代增强和定制提示来提升其在复杂任务中的性能。

Oct, 2023

通过系统研究提示策略，我们填补了机器翻译领域中提示还未得到充分探索的空白区域，证明了使用优质的提示样本能够有效地提高机器翻译的性能。

Jan, 2023

本研究提出了一种简单的方法来提高指导微调模型的鲁棒性，即通过引入 “软提示” 嵌入参数并优化这些参数来最大化语义等效说明的表示之间的相似性。

Jun, 2023