WikiEdge:ArXiv-2401.14423

• 标题：Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
• 中文标题：提示设计与工程：介绍和高级方法
• 发布日期：2024-01-24 06:20:18+00:00
• 作者：Xavier Amatriain
• 分类：cs.SE, cs.LG
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4

摘要：提示设计和工程已迅速成为最大化大型语言模型潜力的关键。在本文中，我们介绍了核心概念，如链式思考和反思等高级技术，以及构建基于LLM的代理的原则。最后，我们提供了提示工程师的工具调查。

问题与动机

作者面对的研究问题包括：

• 如何设计有效的提示（prompt）来最大化大型语言模型（LLMs）的潜力？
• 如何通过高级提示技术如“思维链（Chain-of-Thought）”和“反思（Reflection）”提升LLMs的性能？
• 如何构建基于LLMs的智能代理，并理解其背后的原理？
• 如何通过工具来支持提示工程师的工作？
• LLMs在处理复杂问题时存在哪些限制，如何通过高级提示设计技巧来克服这些限制？
• 如何通过自动化的提示工程（APE）提高提示设计的效率和准确性？
• 如何利用检索增强生成（RAG）技术来扩展LLMs，以访问实时或特定领域的信息？
• 如何通过工具和框架来增强LLMs的功能和应用范围？