『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その2 マルチモーダルとエージェント〜

   
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前回に引き続き、「プロンプトレポート」の紹介記事です。メリーランド大学、OpenAI、スタンフォード大学、Microsoftなどの研究者らが、プロンプト技術の体系的な理解を提供することを目的に作成した調査報告書です。

その3 プロンプトエンジニアリングのケーススタディはこちら。


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参照論文情報

  • タイトル:The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
  • 著者:Sander Schulhoff, Michael Ilie, Nishant Balepur, Konstantine Kahadze, Amanda Liu, Chenglei Si, Yinheng Li, Aayush Gupta, HyoJung Han, Sevien Schulhoff, Pranav Sandeep Dulepet, Saurav Vidyadhara, Dayeon Ki, Sweta Agrawal, Chau Pham, Gerson Kroiz, Feileen Li, Hudson Tao, Ashay Srivastava, Hevander Da Costa, Saloni Gupta, Megan L. Rogers, Inna Goncearenco, Giuseppe Sarli, Igor Galynker, Denis Peskoff, Marine Carpuat, Jules White, Shyamal Anadkat, Alexander Hoyle, Philip Resnik
  • 所属:University of Maryland, OpenAI, Stanford, Microsoft, Vanderbilt, Princeton, Texas State University, Icahn School of Medicine, ASST Brianza, Mount Sinai Beth Israel, Instituto de Telecomunicações, University of Massachusetts Amherst

背景

プロンプティングは、主に英語のテキストで最も広く使用されています。他の言語やモダリティ(情報の形式)でのプロンプティングには、技術や工夫が必要となると考えられています。

以下では、多言語プロンプティングとマルチモーダルプロンプティングについて説明します。

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