论文

以下是最新关于大型语言模型（LLMs）提示工程的论文（按发布日期排序）。我们每天/每周更新论文列表。

概览

The Prompt Report: 提示技术的系统调查 (在新标签页中打开) (2024年6月)
提示设计与工程：介绍与高级方法 (在新标签页中打开) (2024年1月)
大型语言模型中的幻觉研究：原理、分类、挑战与开放性问题 (在新标签页中打开) (2023年11月)
从强化学习的角度看RLHF、提示及其他 (在新标签页中打开) (2023年10月)
Few-shot Fine-tuning vs. In-context Learning: 公平比较与评估 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过提示工程破解ChatGPT：一项实证研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
实践中利用LLM的力量：ChatGPT及其他模型的调查 (在新标签页中打开) (2023年4月)
工具学习与基础模型 (在新标签页中打开) (2023年4月)
生成式AI的一小步，AGI的一大步：AIGC时代ChatGPT的全面调查 (在新标签页中打开) (2023年4月)
2017年至2023年大型语言模型研究的文献计量学综述 (在新标签页中打开) (2023年4月)
大型语言模型调查 (在新标签页中打开) (2023年4月)
自然语言推理，一项调查 (在新标签页中打开) (2023年3月)
增强语言模型：一项调查 (在新标签页中打开) (2023年2月)
上下文学习调查 (在新标签页中打开) (2022年12月)
Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey (在新标签页中打开) (2022年12月)
Reasoning with Language Model Prompting: A Survey (在新标签页中打开) (2022年12月)
大型语言模型的涌现能力 (在新标签页中打开) (2022年6月)
文本到图像生成的提示修饰符分类 (在新标签页中打开) (2022年4月)
预训练、提示和预测：自然语言处理中提示方法的系统调查 (在新标签页中打开) (2021年7月)

方法

通过逻辑增强大型语言模型中的零样本链式推理 (在新标签页中打开) (2024年2月)
原则性指令是您质疑LLaMA-1/2、GPT-3.5/4所需的全部 (在新标签页中打开) (2023年12月)
漫步记忆迷宫：通过互动阅读超越上下文限制 (在新标签页中打开) (2023年10月)
大型语言模型作为类比推理者 (在新标签页中打开) (2023年10月)
LLMLingua: 压缩提示以加速大型语言模型的推理 (在新标签页中打开) (2023年10月)
Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL (在新标签页中打开) (2023年9月)
Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年9月)
将大型语言模型与进化算法结合产生强大的提示优化器 (在新标签页中打开) (2023年9月)
从稀疏到密集：使用密度链提示的GPT-4摘要 (在新标签页中打开) (2023年9月)
重新阅读提高语言模型的推理能力 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Graph of Thoughts: 使用大型语言模型解决复杂问题 (在新标签页中打开) (2023年8月)
Skeleton-of-Thought: 大型语言模型可以进行并行解码 (在新标签页中打开) (2023年7月)
Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation (在新标签页中打开) (2023年6月)
探索预训练语言模型的彩票提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
不太可能的头脑风暴：使用语言模型生成替代假设 (在新标签页中打开) (2023年5月)
让我们一步步验证 (在新标签页中打开) (2023年5月)
提示调优的普遍性和局限性 (在新标签页中打开) (2023年5月)
MultiTool-CoT: GPT-3 可以使用多个外部工具进行链式思维提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PEARL: 提示大型语言模型在长文档上规划和执行行动 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Reasoning with Language Model is Planning with World Model (在新标签页中打开) (2023年5月)
Self-Critique Prompting with Large Language Models for Inductive Instructions (在新标签页中打开) (2023年5月)
Better Zero-Shot Reasoning with Self-Adaptive Prompting (在新标签页中打开) (2023年5月)
分层提示辅助大型语言模型进行网络导航 (在新标签页中打开) (2023年5月)
交互式自然语言处理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
我们可以通过上下文学习编辑事实知识吗？ (在新标签页中打开) (2023年5月)
大语言模型的上下文学习解释为核回归 (在新标签页中打开) (2023年5月)
计划与解决提示：通过大型语言模型改进零样本链式思维推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型中的元上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
让我们逐步采样：用于高效推理的自适应一致性 (在新标签页中打开) (2023年5月)
语言模型的事后解释可以改进语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
压缩，然后提示：通过可转移提示改进LLM推理的准确性与效率权衡 (在新标签页中打开) (2023年5月)
TreePrompt: 学习组合树提示以实现可解释的视觉定位 (在新标签页中打开) (2023年5月)
TELeR: 用于基准测试复杂任务的LLM提示的通用分类法 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过动态上下文学习实现高效提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
网络可以成为您改进大型语言模型的宝库 (在新标签页中打开) (2023年5月)
平坦度感知提示选择提高准确性和样本效率 (在新标签页中打开) (2023年5月)
思维之树：利用大型语言模型进行深思熟虑的问题解决 (在新标签页中打开) (2023年5月)
ZeroPrompt: 流式声学编码器是零样本掩码语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models (在新标签页中打开) (2023年5月)
CooK: 通过模块化和协作知识赋予通用语言模型能力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
What In-Context Learning "Learns" In-Context: Disentangling Task Recognition and Task Learning (在新标签页中打开) (2023年5月)
重新提示：通过吉布斯采样自动推理思维链提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting (在新标签页中打开) (2023年5月)
预训练以在上下文中学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Boosted Prompt Ensembles for Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年4月)
全局提示单元：一个用于有效提示的便携式控制模块 (在新标签页中打开) (2023年4月)
为什么要逐步思考？推理源于经验的局部性 (在新标签页中打开) (2023年4月)
重新审视自动提示：我们真的做得更好了吗？ (在新标签页中打开) (2023年4月)
REFINER: 中间表示的推理反馈 (在新标签页中打开) (2023年4月)
Reflexion: 具有动态记忆和自我反思能力的自主代理 (在新标签页中打开) (2023年3月)
CAMEL: 用于大规模语言模型社会“思维”探索的通信代理 (在新标签页中打开) (2023年3月)
Self-Refine: 自我反馈的迭代优化 (在新标签页中打开) (2023年3月)
kNN Prompting: 超越上下文学习的无校准最近邻推理 (在新标签页中打开) (2023年3月)
视觉语言提示调优与知识引导的上下文优化 (在新标签页中打开) (2023年3月)
公平性引导的少样本提示用于大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年3月)
Context-faithful Prompting for Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年3月)
Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of Instruction Learning (在新标签页中打开) (2023年3月)
UPRISE: 通用提示检索以改进零样本评估 (在新标签页中打开) (2023年3月)
通过提示进行模型调优使NLP模型具有对抗鲁棒性 (在新标签页中打开) (2023年3月)
知识图谱迁移的结构预训练和提示调优 (在新标签页中打开) (2023年3月)
CoTEVer: 用于解释验证的思维链提示注释工具包 (在新标签页中打开) (2023年3月)
更大的语言模型以不同的方式进行上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年3月)
OpenICL: 一个用于上下文学习的开源框架 (在新标签页中打开) (2023年3月)
动态提示：一个统一的提示调优框架 (在新标签页中打开) (2023年3月)
ART: 大型语言模型的自动多步推理和工具使用 (在新标签页中打开) (2023年3月)
多任务提示调优实现参数高效迁移学习 (在新标签页中打开) (2023年3月)
数据增强在有限数据下对前缀调优的有效性 (在新标签页中打开) (2023年3月)
用于可控数据生成的软提示混合 (在新标签页中打开) (2023年3月)
Prompt, Generate, then Cache: Cascade of Foundation Models makes Strong Few-shot Learners (在新标签页中打开) (2023年3月)
GPT-3.5 对前代模型的鲁棒性如何？语言理解任务的综合研究 (在新标签页中打开) (2023年3月)
ChatGPT 也能理解吗？ChatGPT 与微调 BERT 的比较研究 (在新标签页中打开) (2023年2月)
EvoPrompting: 用于代码级神经架构搜索的语言模型 (在新标签页中打开) (2023年2月)
上下文指令学习 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Chain of Hindsight Aligns Language Models with Feedback (在新标签页中打开) (2023年2月)
语言并非全部：将感知与语言模型对齐 (在新标签页中打开) (2023年2月)
自动提示增强与选择：基于标注数据的思维链 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年2月)
超出你的预期：对应用集成大型语言模型的新型提示注入威胁的全面分析 (在新标签页中打开) (2023年2月)
A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT (在新标签页中打开) (2023年2月)
引导大型语言模型通过定向刺激提示 (在新标签页中打开) (2023年2月)
上下文学习如何帮助提示调优？ (在新标签页中打开) (2023年2月)
用于语言模型半监督学习的可扩展提示生成 (在新标签页中打开) (2023年2月)
通过提示约束限制大型语言模型在开放文本生成中的能力 (在新标签页中打开) (2023年2月)
À-la-carte Prompt Tuning (APT): 通过可组合提示结合不同数据 (在新标签页中打开) (2023年2月)
GraphPrompt: 统一图神经网络的预训练和下游任务 (在新标签页中打开) (2023年2月)
大型语言模型的道德自我修正能力 (在新标签页中打开) (2023年2月)
SwitchPrompt: 学习领域特定的门控软提示用于低资源领域的分类 (在新标签页中打开) (2023年2月)
评估离散提示的鲁棒性 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Compositional Exemplars for In-context Learning (在新标签页中打开) (2023年2月)
硬提示变得简单：基于梯度的离散优化用于提示调优和发现 (在新标签页中打开) (2023年2月)
多模态链式思维推理在语言模型中的应用 (在新标签页中打开) (2023年2月)
大型语言模型容易被无关上下文分散注意力 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Synthetic Prompting: 为大语言模型生成思维链演示 (在新标签页中打开) (2023年2月)
渐进式提示：语言模型的持续学习 (在新标签页中打开) (2023年1月)
批量提示：使用LLM API进行高效推理 (在新标签页中打开) (2023年1月)
Demonstrate-Search-Predict: 结合检索和语言模型进行知识密集型NLP (在新标签页中打开) (2022年12月)
再想一想，我们不要一步一步地思考！零样本推理中的偏见和毒性 (在新标签页中打开) (2022年12月)
宪法AI：来自AI反馈的无害性 (在新标签页中打开) (2022年12月)
连续提示以分解复杂问题 (在新标签页中打开) (2022年12月)
大型语言模型是具有自我验证能力的推理者 (在新标签页中打开) (2022年12月)
使用模型编写的评估发现语言模型行为 (在新标签页中打开) (2022年12月)
结构化提示：将上下文学习扩展到1,000个示例 (在新标签页中打开) (2022年12月)
PAL: 程序辅助语言模型 (在新标签页中打开) (2022年11月)
大型语言模型是人类级别的提示工程师 (在新标签页中打开) (2022年11月)
忽略之前的提示：语言模型的攻击技术 (在新标签页中打开) (2022年11月)
机器生成文本：威胁模型和检测方法的全面调查 (在新标签页中打开) (2022年11月)
通过上下文学习教授算法推理 (在新标签页中打开) (2022年11月)
通过自然语言推理增强预训练语言模型的自一致性和性能 (在新标签页中打开) (2022年11月)
Ask Me Anything: 一个简单的语言模型提示策略 (在新标签页中打开) (2022年10月)
Recitation-Augmented Language Models (在新标签页中打开) (2022年10月)
ReAct: 语言模型中的推理与行动协同 (在新标签页中打开) (2022年10月)
Prompting GPT-3 To Be Reliable (在新标签页中打开) (2022年10月)
分解提示：解决复杂任务的模块化方法 (在新标签页中打开) (2022年10月)
大型语言模型中的自动思维链提示 (在新标签页中打开) (2022年10月)
语言模型是贪婪的推理者：对思维链的系统形式分析 (在新标签页中打开) (2022年10月)
通过手工制作的对抗样本评估预训练语言模型的易受攻击性 (在新标签页中打开) (2022年9月)
通过策略梯度进行动态提示学习以实现半结构化数学推理 (在新标签页中打开) (2022年9月)
Promptagator: 从8个示例中进行少样本密集检索 (在新标签页中打开) (2022年9月)
Atlas: 使用检索增强语言模型进行少样本学习 (在新标签页中打开) (2022年11月)
DocPrompting: 通过检索文档生成代码 (在新标签页中打开) (2022年7月)
关于使语言模型成为更好的推理者的进展 (在新标签页中打开) (2022年6月)
大型语言模型是零样本推理者 (在新标签页中打开) (2022年5月)
Maieutic Prompting: 逻辑一致性与递归解释的推理 (在新标签页中打开) (2022年5月)
MRKL系统：一种模块化、神经符号架构，结合了大型语言模型、外部知识源和离散推理 (在新标签页中打开) (2022年5月)
PPT: 预训练提示调优用于少样本学习 (在新标签页中打开) (Mqy 2022)
基于生成提示推理的毒性检测 (在新标签页中打开) (2022年5月)
学习迁移提示用于文本生成 (在新标签页中打开) (2022年5月)
文本推理中少样本提示解释的不可靠性 (在新标签页中打开) (2022年5月)
文本到图像生成的提示修饰符分类 (在新标签页中打开) (2022年4月)
PromptChainer: 通过可视化编程链接大型语言模型提示 (在新标签页中打开) (2022年3月)
自我一致性提高了语言模型中的思维链推理 (在新标签页中打开) (2022年3月)
训练语言模型以遵循人类反馈的指令 (在新标签页中打开)
重新思考演示的作用：什么使得上下文学习有效？ (在新标签页中打开) (2022年2月)
Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (在新标签页中打开) (2022年1月)
展示你的工作：使用语言模型进行中间计算的草稿本 (在新标签页中打开) (2021年11月)
AI Chains: 通过链接大型语言模型提示实现透明和可控的人机交互 (在新标签页中打开) (2021年10月)
生成知识提示用于常识推理 (在新标签页中打开) (2021年10月)
多任务提示训练实现零样本任务泛化 (在新标签页中打开) (2021年10月)
将教学提示重新构建为GPTk的语言 (在新标签页中打开) (2021年9月)
设计指南：文本到图像生成模型的提示工程 (在新标签页中打开) (2021年9月)
Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners (在新标签页中打开) (2021年8月)
Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity (在新标签页中打开) (2021年4月)
BERTese: 学习与BERT对话 (在新标签页中打开) (2021年4月)
参数高效提示调整的规模力量 (在新标签页中打开) (2021年4月)
Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm (在新标签页中打开) (2021年2月)
使用前校准：提高语言模型的少样本性能 (在新标签页中打开) (2021年2月)
Prefix-Tuning: 优化连续提示以进行生成 (在新标签页中打开) (2021年1月)
学习从任务描述生成特定任务的适配器 (在新标签页中打开) (2021年1月)
Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners (在新标签页中打开) (2020年12月)
从任务描述中学习 (在新标签页中打开) (2020年11月)
AutoPrompt: 使用自动生成的提示从语言模型中引出知识 (在新标签页中打开) (2020年10月)
语言模型是少样本学习者 (在新标签页中打开) (2020年5月)
我们如何知道语言模型知道什么？ (在新标签页中打开) (2020年7月)
神经语言模型的缩放定律 (在新标签页中打开) (2020年1月)

应用程序

PromptRE: 基于提示的数据编程的弱监督文档级关系抽取 (在新标签页中打开) (2023年10月)
使用思维链提示大型语言模型进行少样本知识库问题生成 (在新标签页中打开) (2023年10月)
谁写的以及为什么？提示大型语言模型进行作者验证 (在新标签页中打开) (2023年10月)
Promptor: 一个用于智能文本输入技术的对话式和自主提示生成代理 (在新标签页中打开) (2023年10月)
思想传播：一种使用大型语言模型进行复杂推理的类比方法 (在新标签页中打开) (2023年10月)
从稀疏到密集：使用密度链提示的GPT-4摘要 (在新标签页中打开) (2023年9月)
自学优化器（STOP）：递归自我改进的代码生成（在新标签页中打开）（2023年10月）
说话前先思考：使用暂停标记训练语言模型 (在新标签页中打开) (2023年10月)
(动态) 提示可能是修复压缩LLMs所需的全部 (在新标签页中打开) (2023年10月)
大型语言模型中的上下文学习：基于神经科学的表示分析 (在新标签页中打开) (2023年9月)
理解从重复中进行上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年9月)
通过思维链提示研究大型语言模型在反思评估方法中的有效性 (在新标签页中打开) (2023年9月)
自动提示重写用于个性化文本生成 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks (在新标签页中打开) (2023年9月)
LMMs的黎明：GPT-4V(ision)的初步探索 (在新标签页中打开) (2023年9月)
图神经提示与大语言模型 (在新标签页中打开) (2023年9月)
大型语言模型对齐：一项调查 (在新标签页中打开) (2023年9月)
通过逻辑增强大型语言模型中的零样本链式推理 (在新标签页中打开) (2023年9月)
零样本提示设计的实用调查：上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年9月)
EchoPrompt: 指导模型重新表述查询以改进上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Prompt, Condition, and Generate: 使用上下文学习对不支持的主张进行分类 (在新标签页中打开) (2023年9月)
PolicyGPT: 使用大型语言模型自动分析隐私政策 (在新标签页中打开) (2023年9月)
LLM4Jobs: 利用大型语言模型进行无监督职业提取和标准化 (在新标签页中打开) (2023年9月)
摘要（几乎）已死 (在新标签页中打开) (2023年9月)
调查事实验证中的零样本和少样本泛化 (在新标签页中打开) (2023年9月)
预训练大型语言模型GPT-4在自动简答题评分中的表现 (在新标签页中打开) (2023年9月)
对比解码提高大型语言模型的推理能力 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Struc-Bench: 大型语言模型真的擅长生成复杂的结构化数据吗？ (在新标签页中打开) (2023年9月)
神经机器翻译模型可以学会成为少样本学习者 (在新标签页中打开) (2023年9月)
链式思维推理是一种策略改进操作符 (在新标签页中打开) (2023年9月)
ICLEF: 专家反馈的上下文学习用于可解释的风格转换 (在新标签页中打开) (2023年9月)
生成查询和文档扩展何时会失败？跨方法、检索器和数据集的全面研究 (在新标签页中打开) (2023年9月)
使用大型语言模型进行知识工程（LLMKE）：以Wikidata为例 (在新标签页中打开) (2023年9月)
自我一致的叙事提示在溯因自然语言推理 (在新标签页中打开) (2023年9月)
研究LLMs在长形式问答中的可回答性 (在新标签页中打开) (2023年9月)
PromptTTS++: 使用自然语言描述在基于提示的文本到语音中控制说话者身份 (在新标签页中打开) (2023年9月)
大型语言模型在零样本临床自然语言处理中的提示策略实证评估 (在新标签页中打开) (2023年9月)
利用上下文信息进行有效的实体显著性检测 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Prompting4Debugging: 通过寻找问题提示来红队测试文本到图像扩散模型 (在新标签页中打开) (2023年9月)
PACE: 在云事件根本原因分析中使用GPT-4进行提示和增强以进行校准置信度估计 (在新标签页中打开) (2023年9月)
从稀疏到密集：使用密度链提示的GPT-4摘要 (在新标签页中打开) (2023年9月)
测量和改进视觉语言模型中的链式思维推理 (在新标签页中打开) (2023年9月)
Zero-Resource Hallucination Prevention for Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年9月)
Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting (在新标签页中打开) (2023年9月)
通过动态温度采样改进代码生成 (在新标签页中打开) (2023年9月)
提示大型语言模型生成多样化的激励信息：与人类撰写信息的比较 (在新标签页中打开) (2023年8月)
使用微调的Llama 2 GPT模型进行金融新闻分析 (在新标签页中打开) (2023年8月)
大型语言模型代码生成的鲁棒性和可靠性研究 (在新标签页中打开) (2023年8月)
大型语言模型投票：罕见疾病识别的提示 (在新标签页中打开) (2023年8月)
WizardMath: 通过强化进化指导赋能大型语言模型的数学推理 (在新标签页中打开) (2023年8月)
混合思维树：结合快速和慢速思维进行多跳视觉推理 (在新标签页中打开) (2023年8月)
Graph of Thoughts: 使用大型语言模型解决复杂问题 (在新标签页中打开) (2023年8月)
使用话语链进行大型语言模型的红队测试以确保安全对齐 (在新标签页中打开) (2023年8月)
通过新框架提升大型语言模型中的逻辑推理能力：思维图 (在新标签页中打开) (2023年8月)
You Only Prompt Once: On the Capabilities of Prompt Learning on Large Language Models to Tackle Toxic Content (在新标签页中打开) (2023年8月)
LLM As DBA (在新标签页中打开) (2023年8月)
通过逐步规划生成可解释的数学应用题解决方案 (在新标签页中打开) (2023年6月)
面向任务对话系统的上下文学习用户模拟器 (在新标签页中打开) (2023年6月)
SQL-PaLM: 改进的大型语言模型适应文本到SQL (在新标签页中打开) (2023年6月)
通过元学习和代表性词汇器实现有效的结构化提示 (在新标签页中打开) (2023年6月)
布局和任务感知的指令提示用于零样本文档图像问答 (在新标签页中打开) (2023年6月)
流式批量下的链式思维提示：案例研究 (在新标签页中打开) (2023年6月)
使用语言模型进行红队语言模型检测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Gorilla: 连接大量API的大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Deliberate then Generate: Enhanced Prompting Framework for Text Generation (在新标签页中打开) (2023年5月)
在零样本/少样本设置中，无法用“分别”推理告诉我们关于语言模型的什么？ (在新标签页中打开) (2023年5月)
ScoNe: 通过微调和上下文学习在语言模型中评估否定推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
SheetCopilot: 通过大型语言模型将软件生产力提升到新水平 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用大型语言模型进行领域特定语言生成的语法提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
减轻上下文学习中的标签偏见 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用一次性提示和文本相似度评分模型的简答题评分 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Strategic Reasoning with Language Models (在新标签页中打开) (2023年5月)
剖析思维链：关于MLPs组合式上下文学习的研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
标记人物：使用自然语言提示测量语言模型中的刻板印象 (在新标签页中打开) (2023年5月)
利用训练数据进行少样本提示以进行数值推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
探索GPT-3在语法错误纠正中的有效性：基于提示方法的性能和可控性研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
NOTABLE: 针对基于提示的自然语言处理模型的可转移后门攻击 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Tab-CoT: 零样本表格思维链 (在新标签页中打开) (2023年5月)
评估GPT-3生成的仇恨内容审核解释 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks (在新标签页中打开) (2023年5月)
[基于提示的元学习的零样本和少样本事件检测]https://arxiv.org/abs/2305.17373 (在新标签页中打开)) (2023年5月)
Chain-of-Thought Hub: 持续评估大型语言模型推理性能的努力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型可以是懒惰的学习者：分析上下文学习中的捷径 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型的异构值评估 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PromptNER: 用于命名实体识别的提示定位和类型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
小型语言模型通过重写其输出改进大型模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
关于大型语言模型的规划能力——一项关键调查 (在新标签页中打开) (2023年5月)
超越链式思维，大型语言模型中的有效图式思维推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PRODIGY: 在图上的上下文学习中启用 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型是少样本健康学习者 (在新标签页中打开) (2023年5月)
与大型语言模型进行角色扮演 (在新标签页中打开) (2023年5月)
测量未指定演示中的上下文学习归纳偏差 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用程序引导推理进行复杂声明的事实核查 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型作为工具制造者 (在新标签页中打开) (2023年5月)
迭代前向调优提升语言模型中的上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
SwiftSage: 一个具有快速和慢速思维的生成代理，用于复杂交互任务 (在新标签页中打开) (2023年5月)
交互式自然语言处理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
自动发现的思维链提示能够推广到新的模型和数据集 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型引导的思维树 (在新标签页中打开) (2023年5月)
主动检索增强生成 (在新标签页中打开) (2023年5月)
从博士生视角看超大语言模型时代的NLP研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
视觉思维链：通过多模态填充弥合逻辑鸿沟 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Mirages: On Anthropomorphism in Dialogue Systems (在新标签页中打开) (2023年5月)
极端风险的模型评估 (在新标签页中打开) (2023年5月)
语言模型并不总是说出它们的想法：在思维链提示中的不忠实解释 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过人机语言模型交互对负面思维进行认知重构 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PromptClass: 使用提示增强的噪声鲁棒自训练进行弱监督文本分类 (在新标签页中打开) (2023年5月)
增强型大型语言模型与参数知识引导 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过合成反馈对齐大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
概念感知训练提高语言模型的上下文学习能力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
FrugalGPT: 如何在降低成本和提高性能的同时使用大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过基于提示的数据增强增强黑箱少样本文本分类 (在新标签页中打开) (2023年5月)
自动检测临床文档的布局以增强下游自然语言处理的性能 (在新标签页中打开) (2023年5月)
"教皇是天主教徒吗？" 应用链式思维推理理解会话含义 (在新标签页中打开) (2023年5月)
让我们逐帧思考：通过视频填充和预测评估视频思维链 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用大型语言模型生成符号语言数据 (在新标签页中打开) (2023年5月)
做出选择！基于上下文学习的知识库问答 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过即插即用检索反馈改进语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
多粒度提示用于对话中的话题转移检测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
The CoT Collection: 通过思维链微调改进语言模型的零样本和少样本学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
语言模型能理解物理概念吗？ (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用大型语言模型评估摘要的事实一致性 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Dr.ICL: 演示检索的上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
在上下文中探测：通过探测大型语言模型构建鲁棒分类器 (在新标签页中打开) (2023年5月)
基于技能的少样本选择用于上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
探索链式思维风格提示用于文本到SQL (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过扩展高质量指导对话增强聊天语言模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
关于使用大型语言模型作为参考学习总结 (在新标签页中打开) (2023年5月)
学习基于上下文的文献发现生成新的科学方向 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型上下文学习的主动学习原则 (在新标签页中打开) (2023年5月)
LLMs在多步推理中的两个自洽性失败 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过多代理辩论提高语言模型的事实性和推理能力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
ChatCoT: 基于聊天的大型语言模型的工具增强链式思维推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
WikiChat: 基于维基百科的少样本LLM聊天机器人 (在新标签页中打开) (2023年5月)
检索增强大型语言模型的查询重写 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过约束生成进行离散提示优化以实现零样本重新排序 (在新标签页中打开) (2023年5月)
基于大型语言模型的元素感知摘要：专家对齐评估与思维链方法 (在新标签页中打开) (2023年5月)
小型语言模型通过重写输出来改进大型模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Prompting and Evaluating Large Language Models for Proactive Dialogues: Clarification, Target-guided, and Non-collaboration (在新标签页中打开) (2023年5月)
基于提示的蒙特卡洛树搜索用于目标导向的对话策略规划 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过交互式问题-知识对齐减轻语言模型幻觉 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过执行反馈使语言模型成为更好的工具学习者 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用代码语言模型进行文本到SQL错误纠正 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用大型语言模型进行相关语言间机器翻译的分解提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
SPARSEFIT: 使用稀疏微调进行少样本提示，以联合生成预测和自然语言解释 (在新标签页中打开) (2023年5月)
"根据..."提示语言模型改进了从预训练数据中引用 (在新标签页中打开) (2023年5月)
基于提示的方法可能低估了大语言模型的语言泛化能力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
知识链：一个用于将大型语言模型与结构化知识库结合的框架 (在新标签页中打开) (2023年5月)
测量未明确演示的上下文学习中的归纳偏差 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用指令微调语言模型进行自动化少样本分类 (在新标签页中打开) (2023年5月)
增强大型语言模型的少样本文本到SQL能力：提示设计策略研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
MvP: 多视图提示改善方面情感元组预测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过提示LLMs学习可解释的风格嵌入 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过隐私保护的上下文提示增强小型医疗学习者 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Fact-Checking Complex Claims with Program-Guided Reasoning (在新标签页中打开) (2023年5月)
极弱监督文本分类的基准：调和种子匹配和提示方法 (在新标签页中打开) (2023年5月)
此提示正在测量：评估语言模型中的偏见评估 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过多语言动词化器的软提示增强跨语言自然语言推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
评估基于提示的问答在开放研究知识图谱中的对象预测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
解释Transformer如何利用上下文构建预测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PiVe: 通过迭代验证提示提高基于图的LLMs生成能力 (在新标签页中打开) (2023年5月)
PromptNER: 一种通过k近邻搜索进行少样本命名实体识别的提示方法 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Logic-LM: 使用符号求解器增强大型语言模型以实现忠实的逻辑推理 (在新标签页中打开) (2023年5月)
基于提示排序的数据增强增强少样本NER (在新标签页中打开) (2023年5月)
Chain-of-thought prompting for responding to in-depth dialogue questions with LLM (在新标签页中打开) (2023年5月)
如何为文本到SQL提示LLMs：零样本、单领域和跨领域设置的研究 (在新标签页中打开) (2023年5月)
评估中大型语言模型在零样本闭卷生成问答中的表现 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Few-Shot Dialogue Summarization via Skeleton-Assisted Prompt Transfer (在新标签页中打开) (2023年5月)
NLP模型能否正确推理打破常见假设的上下文？ (在新标签页中打开) (2023年5月)
Reasoning Implicit Sentiment with Chain-of-Thought Prompting (在新标签页中打开) (2023年5月)
编写自己的书籍：一种从封闭到开放书籍QA的方法，以提高较小LLMs的鲁棒性和性能 (在新标签页中打开) (2023年5月)
AutoTrial: 提示语言模型用于临床试验设计 (在新标签页中打开) (2023年5月)
CRITIC: 大型语言模型可以通过工具交互式批评自我纠正 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过提示调优控制从大型语言模型中提取记忆数据 (在新标签页中打开) (2023年5月)
使用伪代码指令提示 (在新标签页中打开) (2023年5月)
TrueTeacher: 使用大型语言模型学习事实一致性评估 (在新标签页中打开) (2023年5月)
对齐指令任务解锁大型语言模型作为零样本关系提取器 (在新标签页中打开) (2023年5月)
利用偏见模型去偏见文本：一个性别公平的重写模型 (在新标签页中打开) (2023年5月)
学习用于命名实体识别的上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Take a Break in the Middle: Investigating Subgoals towards Hierarchical Script Generation (在新标签页中打开) (2023年5月)
TEPrompt: 任务启发式提示学习用于隐式话语关系识别 (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型可以被引导以规避AI生成文本检测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
无需知识使用时序知识图谱预测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
激发大规模网络语音模型的隐藏才能以实现零样本任务泛化 (在新标签页中打开) (2023年5月)
跳出代码思维：头脑风暴提升大型语言模型在代码生成中的表现 (在新标签页中打开) (2023年5月)
通过自我对弈和从AI反馈中进行上下文学习来改进语言模型谈判 (在新标签页中打开) (2023年5月)
ConvXAI：通过对话提供异构AI解释以支持人机科学写作 (在新标签页中打开) (2023年5月)
StructGPT: 一个让大型语言模型在结构化数据上进行推理的通用框架 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models (在新标签页中打开) (2023年5月)
大型语言模型是内置的自回归搜索引擎 (在新标签页中打开) (2023年5月)
MsPrompt: 多步提示学习用于去偏少样本事件检测 (在新标签页中打开) (2023年5月)
探索层归一化对零样本神经机器翻译的影响 (在新标签页中打开) (2023年5月)
SGP-TOD: 通过模式引导的LLM提示轻松构建任务机器人 (在新标签页中打开) (2023年5月)
多模态视觉理解与提示用于图像语义信息解耦 (在新标签页中打开) (2023年5月)
Soft Prompt Decoding for Multilingual Dense Retrieval (在新标签页中打开) (2023年5月)
PaLM 2 技术报告 (在新标签页中打开) (2023年5月)
LLMs 是您进行任务导向对话所需的全部吗？ (在新标签页中打开) (2023年4月)
HiPrompt: 通过层次导向提示进行少量样本生物医学知识融合 (在新标签页中打开) (2023年4月)
使用提示近似人类对社交聊天机器人的评估 (在新标签页中打开) (2023年4月)
使用OpenAI的大型语言模型自动生成阅读段落 (在新标签页中打开) (2023年4月)
WebBrain: 通过基于大型网络语料库的学习生成事实正确的查询文章 (在新标签页中打开) (2023年4月)
Prompt Pre-Training with Twenty-Thousand Classes for Open-Vocabulary Visual Recognition (在新标签页中打开) (2023年4月)
GPT检测器对非母语英语写作者有偏见 (在新标签页中打开) (2023年4月)
使用大型预训练语言模型进行零样本下一个项目推荐 (在新标签页中打开) (2023年4月)
大型语言模型作为万能钥匙：用GPT解锁材料科学的秘密 (在新标签页中打开) (2023年4月)
使用提示调优的高效对齐跨语言迁移学习用于对话任务 (在新标签页中打开) (2023年4月)
通过自我改进实现更好的代码语言模型 (在新标签页中打开) (2023年4月)
PromptORE -- 一种全新的完全无监督关系抽取方法 (在新标签页中打开) (2023年4月)
使用风险卡片评估语言模型部署 (2023年4月)
利用气候资源增强大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年3月)
BloombergGPT: 金融领域的大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年3月)
使用语言增强的Transformer编码器与医学提示进行医疗干预持续时间估计 (在新标签页中打开) (2023年3月)
使用初级保健自由文本荷兰医疗笔记预测肺癌的软提示调优 (在新标签页中打开) (2023年3月)
TaskMatrix.AI: 通过连接基础模型与数百万API完成任务 (在新标签页中打开) (2023年3月)
更大的探针讲述不同的故事：通过上下文学习扩展心理语言学数据集 (在新标签页中打开) (2023年3月)
Linguistically Informed ChatGPT Prompts to Enhance Japanese-Chinese Machine Translation: A Case Study on Attributive Clauses (在新标签页中打开) (2023年3月)
知识增强的框架语义解析与混合提示调优 (在新标签页中打开) (2023年3月)
Debiasing Scores and Prompts of 2D Diffusion for Robust Text-to-3D Generation (在新标签页中打开) (2023年3月)
零样本模型诊断 (在新标签页中打开) (2023年3月)
提示大型语言模型生成混合代码文本：以东南亚语言为例 (在新标签页中打开) (2023年3月)
SPeC: 基于软提示的校准，用于减轻临床笔记摘要中的性能变异性 (在新标签页中打开) (2023年3月)
大型语言模型与简单、愚蠢的错误 (在新标签页中打开) (2023年3月)
生成预训练变换器（GPT）能否通过高等教育编程课程的评估？ (在新标签页中打开) (2023年3月)
SelfCheckGPT: 生成式大型语言模型的无资源黑箱幻觉检测 (在新标签页中打开) (2023年3月)
工作场所中的大型语言模型：关于工作类型分类的提示工程案例研究 (在新标签页中打开) (2023年3月)
ICL-D3IE: 用于文档信息提取的多样化演示更新的上下文学习 (在新标签页中打开) (2023年3月)
MathPrompter: 使用大型语言模型进行数学推理 (在新标签页中打开) (2023年3月)
基于提示学习的网络安全论坛线程结构预测 (在新标签页中打开) (2023年3月)
选择胜过控制：用户如何使用Diegetic和Non-Diegetic提示与大型语言模型写作 (在新标签页中打开) (2023年3月)
使用答案启发式提示大型语言模型进行基于知识的视觉问答 (在新标签页中打开) (2023年3月)
软提示引导的跨领域情感分析联合学习 (在新标签页中打开) (2023年3月)
SpeechPrompt v2: 语音分类任务的提示调优 (在新标签页中打开) (2023年3月)
通过语言描述的目标驱动发现分布差异 (在新标签页中打开) (2023年2月)
导航灰色地带：语言模型中的过度自信和不确定性表达 (在新标签页中打开) (2023年2月)
TabGenie: 表格到文本生成工具包 (在新标签页中打开) (2023年2月)
SGL-PT: 一种带有图提示调优的强图学习器 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Few-Shot Table-to-Text Generation with Prompt-based Adapter (在新标签页中打开) (2023年2月)
语言模型是用于预后预测的少样本学习器 (在新标签页中打开) (2023年2月)
STA: 自控文本增强用于改进文本分类 (在新标签页中打开) (2023年2月)
检查你的事实并重试：利用外部知识和自动反馈改进大型语言模型 (在新标签页中打开) (2023年2月)
生成式AI模型如ChatGPT如何在SPC实践、教育和研究中被（误）使用？一项探索性研究 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Grimm in Wonderland: 使用Midjourney进行提示工程以插图童话 (在新标签页中打开) (2023年2月)
LabelPrompt: 基于提示的有效关系分类学习 (在新标签页中打开) (2023年2月)
语言模型交叉：通过少样本提示进行变异 (在新标签页中打开) (2023年2月)
深度神经网络的提示调谐用于说话者自适应的视觉语音识别 (在新标签页中打开) (2023年2月)
大型语言模型的道德自我修正能力 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Prompting for Multimodal Hateful Meme Classification (在新标签页中打开) (2023年2月)
PLACES: 提示语言模型用于社交对话合成 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Toolformer: 语言模型可以自学使用工具 (在新标签页中打开) (2023年2月)
常识感知提示用于可控共情对话生成 (在新标签页中打开) (2023年2月)
Crawling the Internal Knowledge-Base of Language Models (在新标签页中打开) (2023年1月)
多语言法律判决预测的法律提示工程 (在新标签页中打开) (2022年12月)
研究扩散模型中的提示工程 (在新标签页中打开) (2022年11月)
学习解释：通过思维链进行科学问题回答的多模态推理 (在新标签页中打开) (2022年9月)
与Copilot对话：探索使用自然语言解决CS1问题的提示工程 (在新标签页中打开) (2022年10月)
Piloting Copilot and Codex: 高温、冷提示还是黑魔法？ (在新标签页中打开) (2022年10月)
从头开始编写预训练语言模型的绘图 (在新标签页中打开) (2022年7月)
自然语言生成中的幻觉调查 (在新标签页中打开) (2022年2月)

集合

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