動的プロンプトは、自然言語処理 (NLP) およびその他の人工知能アプリケーションの特定のタスクまたはインスタンスに基づいてプロンプトを動的に調整できるようにするプロンプト テクノロジです。この手法により、モデルのパフォーマンスと適応性が大幅に向上します。

ダイナミック プロンプトの概念と手法は、カリフォルニア大学サンタバーバラ校と NEC Laboratories America の研究者によって共同開発されました。彼らの論文は2023年3月に発表されました」動的プロンプト: プロンプト調整のための統合フレームワークこの方法については、 で詳しく紹介されています。この論文では、さまざまなタスクとインスタンスに基づいてプロンプトのさまざまな要素を動的に決定する、統合された動的プロンプト (DP) 調整戦略を提案します。 Gumbel-Softmax テクノロジーを使用した軽量の学習ネットワークは、インスタンス関連のガイダンスを学習できます。実験結果は、NLP タスク、視覚認識タスク、視覚言語促進タスクなどの幅広いタスクにおいて、動的キュー調整の優れたパフォーマンスを示しています。 。