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Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लेबल विवरण, निर्देशात्मक संकेत (instructional nudges) और फ्यू-शॉट उदाहरणों जैसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तत्वों को व्यवस्थित रूप से बदलने से सामाजिक विज्ञान के ग्रंथों के लिए एलएलएम (LLM) वर्गीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार हो सकता है, प्रदर्शन में लाभ अक्सर न्यूनतम संदर्भ वृद्धि के बाद मामूली होता है, अत्यधिक संदर्भ के साथ कभी-कभी घट भी सकता है, और विभिन्न मॉडलों एवं कार्यों में काफी भिन्न होता है, जो सामान्य नियमों पर भरोसा करने के बजाय व्यक्तिगत सत्यापन की आवश्यकता को दर्शाता है।