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A Communication Theory Perspective on prompting Engineering methods for Large Language Models

Journal of Computer Science & Technology 2024年第4期39卷 984-1004页

作者： Yuan-Feng Song Yuan-Qin He Xue-Fang Zhao Han-Lin Gu Di Jiang Hai-Jun Yang Li-Xin Fan AI Group WeBank Co.LtdShenzhen 518000China

The springing up of large language models(LLMs)has shifted the community from single-task-orientated natural language processing(NLP)research to a holistic end-to-end multi-task learning *** this line of research endeavors in the area,LLM-based prompting methods have attracted much attention,partially due to the technological advantages brought by prompt engineering(PE)as well as the underlying NLP principles disclosed by various prompting *** supervised learning usually requires training a model based on labeled data and then making *** contrast,PE methods directly use the powerful capabilities of existing LLMs(e.g.,GPT-3 and GPT-4)via composing appropriate prompts,especially under few-shot or zero-shot *** the abundance of studies related to the prompting and the ever-evolving nature of this field,this article aims to 1)illustrate a novel perspective to review existing PE methods within the well-established communication theory framework,2)facilitate a better/deeper understanding of developing trends of existing PE methods used in three typical tasks,and 3)shed light on promising research directions for future PE methods.

关键词： prompting method large language model communication theory

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