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

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

本综述论文通过提供近期进展的结构化概述，对提示工程的不同方法和技术进行分类，详细介绍了提示方法学、应用领域、所使用的模型和数据集，并探讨了每种方法的优点、局限性以及通过分类图和表格总结了数据集、模型和关键点，从而更好地理解这一快速发展领域并为提示工程的未来研究提供洞察、揭示了开放性挑战和机遇。

Feb, 2024

通过分析 Prompt 编辑行为和变化类型，以更好地理解 Prompt 工程实践，我们发现与大型语言模型的交互主要通过提示进行，并且有效提示设计取决于用户的迭代过程和目标的实现。

Mar, 2024

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

本文系统概述了在三种类型的视觉 - 语言模型上的提示工程的前沿研究，包括多模式到文本生成模型、图像 - 文本匹配模型和文本 - 图像生成模型，并总结和讨论了模型概要、提示方法、基于提示的应用以及相关的责任和完整性问题。此外，还讨论了在提示对视觉 - 语言模型、语言模型和视觉模型的共同点和差异，并对挑战、未来方向和研究机会进行了总结，以推动未来对此主题的研究。

Jul, 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

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

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

本研究提出了一种名为 Prompt Space 的新的有效方法，利用文本嵌入来获取基向量并构建表示所有提示的空间，成功解决当前方法缺乏理论基础的问题，取得了在十个公共推理基准上的显著优异表现，为在 LLMs 中进行简单而有效提示的选择提供了牢固而基本的理论框架。

Jun, 2023