综合研究了如何开发一种经济高效的批量提示方法来进行实体解析，通过引入批处理和选择演示来支持批量提示，并探索了不同的设计选择。通过广泛的实验证明，与基于 PLM 的方法和手动设计提示的 LLM-based 方法相比，批量提示对于实体解析非常具有成本效益。

Dec, 2023

医疗领域中探索提示工程的有效性：回顾近期 114 项应用提示工程于医学领域的研究，覆盖提示学习、提示调优和提示设计领域，结果发现提示设计是最普遍的方法，其中有 12 篇论文中三者的术语被交替使用。ChatGPT 是最常用的大型语言模型，有七篇论文使用它来处理敏感的临床数据，而 “Chain-of-Thought” 是最常见的提示工程技术。提示学习和提示调优的研究通常为评估基于提示的方法提供了基准，但 64% 的提示设计研究缺乏非提示相关的基准。我们提供了总结现有工作的表格和图表，并提出建议以指导未来的研究贡献。

May, 2024

通过自动提示工程算法 APEER，大型语言模型在信息检索中的零样本相关性排名取得了显著的性能提升，并展现出更好的跨任务和跨语言模型的可迁移性。

Jun, 2024

本文探讨大型语言模型在历史文本中的命名实体识别和分类任务中的应用，通过比较其与基于最先进的语言模型的系统的表现找出其存在的问题。研究结果表明，历史文本中的命名实体识别存在多个问题，包括实体注释规范的一致性、实体复杂性和代码切换等，这些问题导致大型语言模型与其他系统相比存在着一些缺点。

Mar, 2023

大型语言模型的兴起改变了自然语言处理领域从单任务导向到全面的端到端多任务学习范式，其中基于大型语言模型的提示方法引起了广泛关注，尤其是由于提示工程的技术优势以及不同提示方法揭示的自然语言处理原理。本研究旨在通过建立通信理论框架来评述现有的提示工程方法，深入了解其中在四个典型任务中的发展趋势，并为未来的提示工程方法指明有前途的研究方向。

Oct, 2023

该综述研究了快速建模在发挥大型语言模型的能力方面的关键作用，探讨了角色激励、单次指示、观点链、观点树等快速建模的基本原则和高级方法，并阐述了外部插件如何协助此任务并减少机器幻觉，强调了深入了解结构和代理角色在人工智能生成内容工具中的重要性，最后讨论了在教育和编程等领域中应用快速建模的实践和潜力。

Oct, 2023

本篇文章研究了在真实情境中使用不同方法进行工作分类任务，其中使用了包括传统模型（如支持向量机）和最先进的深度学习方法（如 DeBERTa）在内的多个文本分类方法。研究表明，使用良好设计的提示，零 - shot GPT-3.5-turbo 分类器的性能优于所有其他模型，并且提示的措辞是激发模型适当 “推理” 的关键因素。

Mar, 2023

使用 GPT-3 等自然语言处理模型在业务流程管理（BPM）领域中取得了成功，但需要 fine-tuning 以及大量适当的训练数据。为此，本文提出可以借助 prompt engineering 将这些语言模型能力引入 BPM 研究，并提出了相关潜力和挑战的研究议程。

Apr, 2023

这篇论文探讨了将翻译目的和目标受众整合到 ChatGPT 的提示中对所生成翻译质量的影响。研究强调了翻译过程中的前期准备阶段的重要性，通过借鉴以往的翻译研究、行业实践和 ISO 标准进行分析。研究发现，在像 ChatGPT 这样的大规模语言模型中加入适当的提示可以产生灵活的翻译，而传统的机器翻译尚未实现这一目标。通过使用 OpenAI 的词嵌入 API 进行余弦相似度计算，评估从从实际翻译员的视角主观和定性地进行，结果表明将翻译目的和目标受众整合到提示中确实可以修改所生成的翻译，从而在行业标准上普遍提高翻译质量。该研究还展示了 “良好的翻译” 概念的实际应用，特别是在营销文件和文化习语的背景下。

Aug, 2023

通过构建元提示（meta-prompt）从而更有效地引导大型语言模型（LLMs）进行自动提示工程，进而优化其性能。

Nov, 2023