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프롬프트 엔지니어링은 대형 언어 모델(LLMs) 및 비전-언어 모델(VLMs)의 기능을 확장하는 데 필수적인 기술로 떠올랐습니다. 이 접근 방식은 프롬프트로 알려진 작업 특정 지침을 활용하여 모델의 핵심 파라미터를 수정하지 않고도 모델의 효과성을 향상시킵니다. 모델의 파라미터를 업데이트하는 대신, 프롬프트는 주어진 프롬프트에 따라 원하는 모델 동작을 유도하여 사전 훈련된 모델을 다운스트림 작업에 매끄럽게 통합할 수 있게 합니다. 프롬프트는 모델을 안내할 수 있는 맥락을 제공하는 자연어 지침 또는 관련 지식을 활성화하는 학습된 벡터 표현일 수 있습니다. 이 급성장하는 분야는 질문-응답에서 상식 추론에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 성공을 가능하게 했습니다. 그러나 다양한 프롬프트 엔지니어링 방법 및 기술에 대한 체계적인 조직 및 이해가 부족한 상태입니다. 이 조사 논문은 응용 분야별로 분류된 최근의 프롬프트 엔지니어링 발전에 대한 구조화된 개요를 제공함으로써 이 격차를 해결합니다. 각 프롬프트 접근 방식에 대해 우리는 프롬프트 방법론, 응용 프로그램, 관련 모델 및 사용된 데이터셋을 자세히 설명하는 요약을 제공합니다. 또한 각 접근 방식의 강점과 한계에 대해 깊이 파고들고, 각 프롬프트 기술의 데이터셋, 모델 및 필수 요점을 요약한 분류 다이어그램과 표를 포함합니다. 이 체계적인 분석은 급속히 발전하는 이 분야에 대한 더 나은 이해를 가능하게 하고, 프롬프트 엔지니어링을 위한 열린 도전과 기회를 밝혀 미래 연구를 촉진합니다.
Sahoo et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.