The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques

要約

生成人工知能（GENAI）システムは、多様な産業や研究領域全体にますます展開されています。
開発者とエンドユーザーは、プロンプトとプロンプトエンジニアリングを使用して、これらのシステムと対話します。
迅速なエンジニアリングは広く採用され、広範囲に研究されている分野ですが、対立する用語と、比較的最近の出現により効果的なプロンプトを構成するものの断片化された存在論的理解に苦しんでいます。
プロンプトの技術の分類を組み立て、そのアプリケーションを分析することにより、迅速なエンジニアリングの構造化された理解を確立します。
33の語彙用語の詳細な語彙、58 LLMプロンプトの技術の分類、および他のモダリティの40のテクニックを提示します。
さらに、CHATGPTなどの最先端（SOTA）LLMを促すためのアドバイスなど、迅速なエンジニアリングのベストプラクティスとガイドラインを提供しています。
さらに、自然言語の接頭辞プロムティングに関する文献全体のメタ分析を提示します。
これらの取り組みの集大成として、このペーパーでは、これまでの迅速なエンジニアリングに関する最も包括的な調査を提示します。

要約(オリジナル)

Generative Artificial Intelligence (GenAI) systems are increasingly being deployed across diverse industries and research domains. Developers and end-users interact with these systems through the use of prompting and prompt engineering. Although prompt engineering is a widely adopted and extensively researched area, it suffers from conflicting terminology and a fragmented ontological understanding of what constitutes an effective prompt due to its relatively recent emergence. We establish a structured understanding of prompt engineering by assembling a taxonomy of prompting techniques and analyzing their applications. We present a detailed vocabulary of 33 vocabulary terms, a taxonomy of 58 LLM prompting techniques, and 40 techniques for other modalities. Additionally, we provide best practices and guidelines for prompt engineering, including advice for prompting state-of-the-art (SOTA) LLMs such as ChatGPT. We further present a meta-analysis of the entire literature on natural language prefix-prompting. As a culmination of these efforts, this paper presents the most comprehensive survey on prompt engineering to date.

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