这份指南包含了一系列有关提示工程的最新论文、学习指南和工具。该仓库旨在为实践者和开发者提供研究和教育参考，但不能完整列出主题所有的资源。
提示工程是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）用于各种应用和研究课题。提示工程技能有助于更好地了解大型语言模型（LLMs）的功能和局限性。研究人员利用提示工程来提高 LLMs 在各种常见和复杂任务（如问答和算术推理）上的能力。开发人员使用提示工程来设计与 LLMs 和其他工具接口的稳健有效的提示技术。
受到开发 LLM 的高度兴趣的推动，我们创建了这本新的提示工程指南，其中包含了所有与提示工程相关的最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。
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我们发布了一个 1 小时的讲座，提供了对提示技术，应用程序和工具的全面概述。
以下是我们开发的提示工程指南。 指南正在研发中。
以下是关于提示工程的最新论文（按发布日期排序）。我们每天更新这些论文，并添加新的论文。我们每周都会将这些论文的摘要添加到上面的指南中：
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调查/概述：
- 增强语言模型的探索（2023 年 2 月）
- 上下文学习调查（2022 年 12 月）
- 朝着大型语言模型的推理：一项调查（2022 年 12 月）
- 大型语言模型的新兴能力（2022 年 6 月）
- 文本到图像生成的提示修饰器分类（2022 年 4 月）
- 训练、提示和预测：自然语言处理中提示方法的系统调查（2021 年 7 月）
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技术/方法：
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可扩展的语言模型半监督学习提示生成（2023 年 2 月）
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通过提示约束界定大型语言模型在开放文本生成中的能力范围（2023 年 2 月）
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À-la-carte Prompt Tuning（APT）：通过可组合的提示结合不同的数据（2023 年 2 月）
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GraphPrompt：图形神经网络的预训练和下游任务的统一（2023 年 2 月）
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大型语言模型在道德自我纠正中的能力（2023 年 2 月）
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SwitchPrompt：为低资源域中的分类学习领域特定的门控软提示（2023 年 2 月）
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评估离散提示的鲁棒性 (Feb 2023)
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上下文学习的组合示例 (Feb 2023)
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硬提示变得容易：基于梯度的离散优化用于提示调整和发现 (Feb 2023)
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多模态连锁思维推理在语言模型中 (Feb 2023)
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大型语言模型容易被无关的上下文分散注意力 (Feb 2023)
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合成提示：为大型语言模型生成思维演示 (Feb 2023)
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渐进提示：语言模型的持续学习 (Jan 2023)
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批处理提示：LLM API 的高效推理 (Jan 2023)
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再想想，让我们不要一步一步地思考！零点推理中的偏见和毒性 (Dec 2022)
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宪政 AI：来自 AI 反馈的无害性 (Dec 2022)
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连续提示：解决复杂问题 (Dec 2022)
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通过模型编写的评估发现语言模型行为 (Dec 2022)
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结构提示：将上下文学习扩展至 1000 个例子 (Dec 2022)
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PAL：程序辅助语言模型 (Nov 2022)
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大型语言模型是人类级别的提示工程师 (Nov 2022)
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忽略先前提示：语言模型的攻击技术 (Nov 2022)
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机器生成文本：威胁模型和检测方法的综合研究 (Nov 2022)
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通过上下文学习教授算法推理 (Nov 2022)
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通过自然语言推理增强预训练语言模型的自我一致性和性能 (Nov 2022)
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随便问问：提示语言模型的简单策略 (Oct 2022)
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ReAct：在语言模型中协同推理和行动 (Oct 2022)
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提示 GPT-3 可靠 (Oct 2022)
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分解提示：解决复杂任务的模块化方法 (Oct 2022)
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语言模型是贪婪的推理者：思路链的系统形式分析 (Oct 2022)
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通过手工设计的对抗性例子评估预先训练语言模型的易感性（2022 年 9 月）
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Promptagator：从 8 个例子中获取少量的密集检索（2022 年 9 月）
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推动语言模型变得更好的推理者（2022 年 6 月）
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大型语言模型是零点推理者（2022 年 5 月）
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MRKL 系统：一种模块化的神经符号架构，结合大型语言模型，外部知识源和离散推理（2022 年 5 月）
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通过生成提示的毒性检测（2022 年 5 月）
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学习转移提示以用于文本生成（2022 年 5 月）
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少量提示的文本推理说明的不可靠性（2022 年 5 月）
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用于文本到图像生成的提示修改器分类（2022 年 4 月）
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PromptChainer：通过可视化编程链接大型语言模型提示（2022 年 3 月）
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自我一致性提高语言模型的思路链推理（2022 年 3 月）
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重新审视示范的作用：什么使上下文学习成功？（2022 年 2 月）
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想法链接提示引发大型语言模型的推理（2022 年 1 月）
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展示你的工作：与语言模型中间计算的暂存器（2021 年 11 月）
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基于生成知识提示的常识推理（2021 年 10 月）
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多任务提示训练可实现零射击任务泛化 (Oct 2021)
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重构指令提示以适应 GPTk 的语言 (Sep 2021)
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文本到图像生成模型的设计准则 (Sep 2021)
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使预训练语言模型成为更好的少样本学习器 (Aug 2021)
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神奇有序的提示及其位置：克服少量提示顺序敏感性 (April 2021)
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BERTese：学会与 BERT 交谈 (April 2021)
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参数有效的提示调整的规模之力 (April 2021)
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大型语言模型的提示编程：超越少量提示范式 (Feb 2021)
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使用前校准：提高语言模型的少样本性能 (Feb 2021)
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前缀调整：优化用于生成的连续提示 (Jan 2021)
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AutoPrompt：通过自动生成的提示从语言模型中提示知识 (Oct 2020)
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语言模型是少量学习者 (May 2020)
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我们如何知道语言模型知道什么？ (July 2020)
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应用：
- 格林童话：使用 Midjourney 进行提示工程以诠释童话故事 (2023 年 2 月)
- LabelPrompt：有效的基于提示的关系分类学习 (2023 年 2 月)
- 深度神经网络的提示调整，用于说话人适应的视觉语音识别 (2023 年 2 月)
- 大型语言模型中的道德自我纠正能力 (2023 年 2 月)
- 多模态仇恨 Meme 分类的提示 (2023 年 2 月)
- PLACES：提示语言模型以合成社交对话 (2023 年 2 月)
- 基于常识的提示，用于可控的移情对话生成 (2023 年 2 月)
- 爬取语言模型的内部知识库 (2023 年 1 月)
- 法律提示工程，用于多语言法律判断预测 (2022 年 12 月)
- 探索扩散模型中的提示工程 (2022 年 11 月)
- 学习解释：通过思维链进行多模态推理，用于科学问题解答 (2022 年 9 月)
- 与 Copilot 交谈：探索使用自然语言解决 CS1 问题的提示工程 (2022 年 10 月)
- 驾驶 Copilot 和 Codex：高温、低提示，还是黑魔法？ (2022 年 10 月)
- 从头开始编写情节预训练语言模型 (2022 年 7 月)
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集合：
- AI 测试厨房
- 更好的提示
- DreamStudio
- DUST
- Dyno
- EveryPrompt
- GPT 索引
- GPTTools
- hwchase17/对抗性提示
- 交互式作曲探索器
- LangChain
- LearnGPT
- Lexica
- 织轴
- Metaprompt
- OpenAI playground
- OpenPrompt
- Playground
- Prodia
- Prompt Base
- Prompt Engine
- OpenAI 的 DALL-E 2 的提示生成器
- Promptable
- PromptInject
- Prompts.ai
- PromptSource
- Scale SpellBook
- sharegpt
- ThoughtSource
- 可视提示构建器
- Anthropic 的 Red Team 数据集, (paper)
- Awesome ChatGPT 提示
- DiffusionDB
- Midjourney Prompts
- P3 - 公共提示池
- PartiPrompts
- Real Toxicity Prompts
- Stable Diffusion Dataset
- WritingPrompts
- 3 Principles for prompt engineering with GPT-3
- A beginner-friendly guide to generative language models - LaMBDA guide
- A Complete Introduction to Prompt Engineering for Large Language Models
- A Generic Framework for ChatGPT Prompt Engineering
- AI Content Generation
- Awesome ChatGPT Prompts
- Best 100+ Stable Diffusion Prompts
- Best practices for prompt engineering with OpenAI API
- Building GPT-3 applications — beyond the prompt
- ChatGPT, AI and GPT-3 Apps and use cases
- CMU Advanced NLP 2022: Prompting
- Curtis64's set of prompt gists
- DALL·E 2 Prompt Engineering Guide
- DALL·E 2 Preview - Risks and Limitations
- DALLE Prompt Book
- DALL-E, Make Me Another Picasso, Please
- Diffusion Models: A Practical Guide
- Exploiting GPT-3 Prompts
- Exploring Prompt Injection Attacks
- Extrapolating to Unnatural Language Processing with GPT-3's In-context Learning: The Good, the Bad, and the Mysterious
- Generative AI with Cohere: Part 1 - Model Prompting
- Giving GPT-3 a Turing Test
- GPT3 and Prompts: A quick primer
- How to Draw Anything
- How to get images that don't suck
- How to write good prompts
- Introduction to Reinforcement Learning with Human Feedback
- In defense of prompt engineering
- Language Models and Prompt Engineering: Systematic Survey of Prompting Methods in NLP
- Learn Prompting
- Methods of prompt programming
- Mysteries of mode collapse
- NLP for Text-to-Image Generators: Prompt Analysis
- NLP with Deep Learning CS224N/Ling284 - Lecture 11: Promting, Instruction Tuning, and RLHF
- Notes for Prompt Engineering by sw-yx
- OpenAI Cookbook
- OpenAI Prompt Examples for several applications
- Pretrain, Prompt, Predict - A New Paradigm for NLP
- Prompt Engineering 101 - Introduction and resources
- Prompt Engineering 101: Autocomplete, Zero-shot, One-shot, and Few-shot prompting
- Prompt Engineering 101
- Prompt Engineering - A new profession ?
- Prompt Engineering by co:here
- Prompt Engineering by Microsoft
- Prompt Engineering: The Career of Future
- Prompt engineering davinci-003 on our own docs for automated support (Part I)
- Prompt Engineering Guide: How to Engineer the Perfect Prompts
- Prompt Engineering in GPT-3
- Prompt Engineering Template
- Prompt Engineering Topic by GitHub
- Prompt Engineering: From Words to Art
- Prompt Engineering with OpenAI's GPT-3 and other LLMs
- Prompt injection attacks against GPT-3
- Prompt injection to read out the secret OpenAI API key
- Prompting in NLP: Prompt-based zero-shot learning
- Prompting Methods with Language Models and Their Applications to Weak Supervision
- Prompts as Programming by Gwern
- Reverse Prompt Engineering for Fun and (no) Profit
- So you want to be a prompt engineer: Critical careers of the future
- Simulators
- Start with an Instruction
- Talking to machines: prompt engineering & injection
- the Book - Fed Honeypot
- The ChatGPT Prompt Book
- Using GPT-Eliezer against ChatGPT Jailbreaking
- What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?
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