A Survey of Prompt Engineering Methods in Large Language Models for Different NLP Tasks

📄 arXiv: 2407.12994v2 📥 PDF

作者: Shubham Vatsal, Harsh Dubey

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-17 (更新: 2024-07-24)

💡 一句话要点

综述Prompt工程在大型语言模型中应用于不同NLP任务的方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Prompt工程 大型语言模型 自然语言处理 NLP任务 指令学习

📋 核心要点

  1. 现有NLP任务中，大型语言模型虽表现出色，但如何更有效地利用其内在知识仍是挑战。
  2. 论文核心在于总结并分类不同的Prompt工程技术，以提升LLM在各类NLP任务中的性能。
  3. 通过对44篇相关论文的分析，论文归纳了39种Prompt方法在29种NLP任务上的应用及效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在许多不同的自然语言处理（NLP）任务中表现出了卓越的性能。Prompt工程在增强LLMs的现有能力方面起着关键作用，从而在各种NLP任务上实现显著的性能提升。Prompt工程需要编写自然语言指令，称为prompt，以结构化的方式从LLMs中提取知识。与以往的SoTA模型不同，prompt工程不需要基于给定的NLP任务进行广泛的参数重新训练或微调，因此仅在LLMs的嵌入知识上运行。此外，LLM爱好者可以通过基本的自然语言对话交流或prompt工程智能地提取LLMs的知识，从而使越来越多的人，即使没有深厚的数学机器学习背景，也能尝试LLMs。随着prompt工程在过去两年中越来越受欢迎，研究人员提出了许多围绕设计prompt的工程技术，以提高从LLMs中提取信息的准确性。在本文中，我们总结了不同的prompt技术，并根据它们所使用的不同NLP任务将它们组合在一起。我们进一步详细地强调了这些prompt策略在属于该NLP任务的各种数据集上的性能，讨论了相应的LLMs，提出了一个分类图，并讨论了特定数据集的可能的SoTA。总共，我们阅读并介绍了44篇研究论文的综述，这些论文讨论了39种不同的prompt方法，涉及29种不同的NLP任务，其中大多数是在过去两年中发表的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用Prompt工程提升大型语言模型在不同NLP任务中的性能这一问题。现有方法可能需要大量的参数微调，或者无法充分挖掘LLM中蕴含的知识，导致性能提升受限。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地梳理和分类现有的Prompt工程技术，为研究人员和从业者提供一个全面的参考框架，帮助他们更好地选择和应用合适的Prompt策略，从而在特定NLP任务上获得更好的性能。

技术框架：论文首先对Prompt工程进行了定义，并阐述了其在NLP任务中的重要性。然后，论文对现有的Prompt工程技术进行了分类，并根据不同的NLP任务进行了组织。对于每个NLP任务，论文都详细介绍了相关的Prompt策略，并分析了它们在不同数据集上的性能。此外，论文还讨论了所使用的LLM，并提出了一个分类图。

关键创新：论文的关键创新在于对Prompt工程技术进行了全面的综述和分类，并将其与具体的NLP任务联系起来。这使得研究人员和从业者能够更容易地找到适合其特定任务的Prompt策略，并了解其性能表现。

关键设计：论文的关键设计在于其分类框架，该框架将Prompt工程技术按照其所应用的NLP任务进行组织。此外，论文还详细介绍了每个Prompt策略的实现细节，并提供了相应的性能数据。

📊 实验亮点

论文综述了44篇研究论文，涵盖39种不同的Prompt方法，应用于29种不同的NLP任务。通过对这些方法的分析，论文总结了各种Prompt策略在不同数据集上的性能表现，并讨论了特定数据集的SoTA结果。这些实验结果为研究人员和从业者提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理领域，例如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。通过选择合适的Prompt工程技术，可以显著提升LLM在这些任务上的性能，从而提高自动化系统的效率和准确性。此外，该研究还有助于推动Prompt工程技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable performance on many different Natural Language Processing (NLP) tasks. Prompt engineering plays a key role in adding more to the already existing abilities of LLMs to achieve significant performance gains on various NLP tasks. Prompt engineering requires composing natural language instructions called prompts to elicit knowledge from LLMs in a structured way. Unlike previous state-of-the-art (SoTA) models, prompt engineering does not require extensive parameter re-training or fine-tuning based on the given NLP task and thus solely operates on the embedded knowledge of LLMs. Additionally, LLM enthusiasts can intelligently extract LLMs' knowledge through a basic natural language conversational exchange or prompt engineering, allowing more and more people even without deep mathematical machine learning background to experiment with LLMs. With prompt engineering gaining popularity in the last two years, researchers have come up with numerous engineering techniques around designing prompts to improve accuracy of information extraction from the LLMs. In this paper, we summarize different prompting techniques and club them together based on different NLP tasks that they have been used for. We further granularly highlight the performance of these prompting strategies on various datasets belonging to that NLP task, talk about the corresponding LLMs used, present a taxonomy diagram and discuss the possible SoTA for specific datasets. In total, we read and present a survey of 44 research papers which talk about 39 different prompting methods on 29 different NLP tasks of which most of them have been published in the last two years.