Prompt Engineering
Prompt engineering is the practice of crafting structured natural-language instructions — prompts — to elicit targeted outputs from large language models (LLMs). Formalised by Brown et al. (2020) in the context of GPT-3 and extended by Wei et al. (2022) with chain-of-thought prompting, it encompasses four main strategies: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, and tree-of-thought. Rather than re-training a model, the analyst shapes the model's behaviour entirely through the design of the input text.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 1877-1901. · URL
- Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 35. · URL
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.