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

在这篇论文中，我们对高效提示的各种方法进行了全面的概述，包括使用高效计算和高效设计进行提示的方法，重点关注未来的研究方向。

Apr, 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

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

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

自回归大语言模型已经改变了自然语言处理领域的格局。基于预训练和提示范式的方法已经取代了常规的预训练和微调方法用于许多下游自然语言处理任务。本文讨论了已经在自回归大语言模型上使用的各种提示技术，提供了一个基于这个分类体系的简明调研，并且确定了自回归大语言模型中提示领域的一些未解决问题，可作为未来研究的方向。

Nov, 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

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