Una categorización empírica de técnicas de prompting para grandes modelos de lenguaje: una guía para practicantes

Debido a los rápidos avances en el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLMs), la programación de estos modelos con prompts ha ganado recientemente una atención significativa. Sin embargo, la gran cantidad de técnicas de ingeniería de prompts disponibles crea un paisaje abrumador para los practicantes que buscan utilizar estas herramientas. Para el uso más eficiente y eficaz de los LLMs, es importante compilar una lista completa de técnicas de prompting y establecer un marco de categorización estandarizado e interdisciplinario. En esta encuesta, examinamos algunas de las técnicas de prompting más conocidas desde puntos de vista académicos y prácticos y las clasificamos en siete categorías distintas. Presentamos una visión general de cada categoría, con el objetivo de clarificar sus contribuciones únicas y mostrar sus aplicaciones prácticas en ejemplos del mundo real, con el fin de equipar a otros practicantes con un marco estructurado para entender y categorizar las técnicas de prompting adaptadas a sus respectivos dominios. Creemos que este enfoque ayudará a simplificar el paisaje complejo de la ingeniería de prompts y permitirá una utilización más efectiva de los LLMs en diversas aplicaciones. Al proporcionar a los practicantes un enfoque sistemático para la categorización de prompts, buscamos ayudar en la navegación de las complejidades del diseño efectivo de prompts para LLMs preentrenados conversacionales e inspirar nuevas posibilidades en sus respectivos campos.