Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a comprehensive review

https://arxiv.org/abs/2310.14735

1. 本研究の学術的背景、研究課題の核心としては、大規模な言語モデル（LLMs）の能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリングの重要性についての問いです。

2. 本研究の目的は、LLMsの能力を最大限に引き出すためのプロンプトエンジニアリングの技術とその独自性を明らかにすることです。独自性と創造性は、プロンプトエンジニアリングの基礎的な原則だけでなく、より高度な手法にも焦点を当てることによって実現されます。

3. 本研究は、LLMsのプロンプトエンジニアリングに関連する国内外の研究動向を調査し、その位置づけを明らかにしています。近年の大規模言語モデルの進歩や、AIがさまざまな分野での活用においてプロンプトエンジニアリングが果たす役割に着想を得て、本研究を行っています。

4. 本研究では、プロンプトエンジニアリングの基本的な手法（role-promptingやone-shot, few-shot promptingなど）から、より高度な手法（chain-of-thoughtやtree-of-thoughts prompting）までを具体的に説明しています。また、外部の知識を呼び出して機械の妄想を軽減させるプラグインの利用方法や、教育やプログラミングなどの領域でのプロンプトエンジニアリングの応用例も示しています。

5. 本研究では、プロンプトエンジニアリングの効果を異なる視点や異なる方法で評価しています。具体的な検証方法については文章中には触れられていませんが、プロンプトエンジニアリングの手法の適用によって、LLMsの応用範囲が広がり、生成される出力の品質や信頼性が向上することが示されています。