通过一种分层提示方法，对互动决策中复杂的观察进行处理，特别在 Web 导航的复杂领域中，该方法的任务成功率比最先进的提示机制提高了 6.2％，展示了它对具有长观察跟踪的交互决策任务的潜力。

May, 2023

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

大型语言模型在各种下游任务中表现出显著性能，而引导工程在优化大型语言模型性能中起着关键作用。本文通过回顾 35 项代表性研究，突出设计提示的局限性，同时保持一个期待大型语言模型像人类思考的人类化假设。通过引导大型语言模型按照建立的人类逻辑思维，我们展示目标导向的提示形式显著提高了大型语言模型的性能。此外，我们引入了一个新的分类法，将目标导向的提示方法分为五个相互关联的阶段，并通过总结十个可适用任务来展示我们框架的广泛适用性。我们提出了四个未来方向，希望进一步强调和推动目标导向的提示工程。

Jan, 2024

我们提出了会话式网络导航的问题，其中数字代理控制网络浏览器，并遵循用户的指令以多轮对话的方式解决现实任务。为了支持这个问题，我们介绍了 WEBLINX - 一个包括多个领域的 100K 个交互和 2300 个专家演示的大规模基准。我们的基准涵盖了 150 多个真实网站上的各种模式，并可用于在不同场景中训练和评估代理。由于存在大量信息，大型语言模型（LLM）无法实时处理整个网页。为了解决这个瓶颈，我们设计了一种受检索启发的模型，通过对相关元素进行排序来高效修剪 HTML 页面。我们使用所选元素、屏幕截图和操作历史来评估各种模型在导航网页时模拟人类行为的能力。我们的实验从纯文本到专有的多模式 LLM 都有涉及。我们发现，较小的微调解码器超过了最好的零 - shot LLMs（包括 GPT-4V），但也超过了明确在屏幕截图上进行预训练的较大微调多模式模型。然而，所有微调模型都难以泛化到未见过的网站。我们的发现强调了需要能够泛化到新颖设置的大型多模式模型。

Feb, 2024

本文综合系统地对五个临床自然语言处理任务（临床意义消除、生物医学证据提取、共指消解、药物状态提取和药物属性提取）的提示工程进行了实验研究，评估了多种提示类型在三种先进的大型语言模型（GPT-3.5、BARD 和 LLAMA2）上的性能，并提出了对临床 NLP 领域提示工程的新见解和指南。

Sep, 2023

通过使用监督性提示训练（Supervisory Prompt Training）方法，我们提出了一种新颖的方法，可以自动地生成高效的提示，从而提高大型语言模型（LLMs）的性能和减少幻觉，为传统的模型微调提供了一种高效且可扩展的替代方案。

Mar, 2024

利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

May, 2024

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

通过 Prompt2Model 方法，可以使用少量的提示，训练出性能优异、体积小 700 倍的特定目的模型，用于自然语言处理任务。

Aug, 2023

通过简单的文本提示、当前观察和历史收集模型，我们的方法在视觉导航中对大型语言模型进行了精细调优，训练模型使用了来自 Habitat-Matterport 3D 数据集（HM3D）的人类示范和碰撞信号，实验结果表明我们的方法优于最先进的行为克隆方法并有效地降低了碰撞率。

Oct, 2023