利用大型语言模型，PromptWizard 框架通过迭代合成和优化面向特定任务的提示信息，包括了指令和上下文示例的优化，提高了模型的性能。该框架在效率、数据量和小型语言模型上的适应性以及优于现有提示策略的实证评估中展现出优越性，呈现出良好的可行性和可扩展性。

May, 2024

在这篇论文中，我们提出了一种名为 RePrompt 的新方法，通过从与 LLM 代理的交互中获取的聊天记录，逐步优化 LLM 代理的提示，从而使 LLM 在特定领域中学会规划，我们在 PDDL 生成和旅行规划的实验中证明了我们的方法可以提高不同推理任务的性能。

Jun, 2024

自动选择给定输入的最佳提示，克服手动设计有效提示的挑战，通过聚类训练数据、生成候选提示、生成输入 - 提示 - 输出数据集以训练评估器，并使用评估器在测试时选择最佳提示来实现兼顾通用性和特异性的方法。在零 - shot 问答数据集上显示出竞争性性能。

Apr, 2024

利用领导者 - 追随者双层框架，本文实现了一个完全集成的端到端框架，用于处理复杂的推理任务，并通过引入历史发现为生成合适的问题（提示）提供指导，进而指导行动学习。

Oct, 2023

通过结合人类设计的反馈规则，采用基于遗传算法的大语言模型驱动的离散提示优化框架，实现了对多步任务中自动提示的改进，相比现有的方法，平均有 27.7% 和 28.2% 的改善效果。

Feb, 2024

本文探讨利用语言模型 (LLMs) 作为知识源，辅助 agent 学习新任务的能力。通过使用构建提示词（或 “暗示”），研究什么样的响应既合理，又可以满足 Agent 任务上下文。研究结果表明，在线 agent 任务学习可以从 LLMs 获取可操作的任务知识。

Sep, 2022

本文介绍了一种使用神经语言模型的 zero-shot prompting 方法，在不需要监督训练的情况下解决 ad-hoc 语言任务。我们提出了 PromptIDE 工具，该工具可以帮助用户实验不同的提示词选择，以达到任务指标的优化和数据量的扩展。该工具已在多个现实世界的案例中得到了应用。

Aug, 2022

本文介绍了一种使用 ExpertPrompting 技术的方法，通过 In-Context Learning 实现了定制化的指令，并将其用于训练基于 GPT-3.5 的 ExpertLLaMA 模型，实现了与 ChatGPT 相近的对话效果。

May, 2023

利用自动化方法生成的 AutoPrompt，我们展示了预训练语言模型在自然语言推理、情感分析和关系提取方面的潜在能力，以及自动生成的提示方法是现有探究方法的一个可行的无参数替代方法。

Oct, 2020

我们研究了自动的长提示工程算法，证明了贪婪算法和遗传算法在搜索效率方面的优越性，并引入了两种利用搜索历史增强搜索算法效果的新技术。我们的研究结果表明，该算法在 Big Bench Hard 的八个任务中实现了平均 9.2% 的准确度提升，突显了自动化提示设计对充分利用 LLMs 的能力的重要性。

Nov, 2023