Why Prompt Design Matters and Works: A Complexity Analysis of Prompt Search Space in LLMs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Xiang, Cao, Juntai, Wei, Jiaqi, You, Chenyu, Ding, Dujian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Tokenization Constraints in LLMs: A Study of Symbolic and Arithmetic Reasoning Limits
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Counting Ability of Large Language Models and Impact of Tokenization
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Supervised Chain of Thought
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unifying Tree Search Algorithm and Reward Design for LLM Reasoning: A Survey
di: Wei, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi2: Multi-Agent Test-Time Scalable Framework for Multi-Document Processing
di: Cao, Juntai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Juntai, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Performance Predictors are good initializers for Architecture Search
di: Jawahar, Ganesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jawahar, Ganesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Why Prompt Optimization Works, and Why It Sometimes Doesn't: A Causal-Inspired Edit-Level Analysis
di: Gong, Shuzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gong, Shuzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompt Optimization as a State-Space Search Problem
di: Taneja, Maanas
Pubblicazione: (2025)
di: Taneja, Maanas
Pubblicazione: (2025)
PromptPrism: A Linguistically-Inspired Taxonomy for Prompts
di: Jeoung, Sullam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jeoung, Sullam, et al.
Pubblicazione: (2025)
How Large Language Models (LLMs) Extrapolate: From Guided Missiles to Guided Prompts
di: Cao, Xuenan
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Xuenan
Pubblicazione: (2024)
A Toolbox for Improving Evolutionary Prompt Search
di: Grießhaber, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grießhaber, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intuitive or Dependent? Investigating LLMs' Behavior Style to Conflicting Prompts
di: Ying, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ying, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Optimal Prompt Ensemble for Multi-source Visual Prompt Transfer
di: Zhang, Enming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Enming, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Punctuation Matters: A Large-Scale Comparison of Prompt Robustness Methods for LLMs
di: Seleznyov, Mikhail, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Seleznyov, Mikhail, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Prompts in LLMs to Overcome Imbalances in Complex Educational Text Data
di: McClure, Jeanne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McClure, Jeanne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs
di: Goknil, Arda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Goknil, Arda, et al.
Pubblicazione: (2024)
SciPrompt: Knowledge-augmented Prompting for Fine-grained Categorization of Scientific Topics
di: You, Zhiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: You, Zhiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can Prompts Rewind Time for LLMs? Evaluating the Effectiveness of Prompted Knowledge Cutoffs
di: Gao, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
RulePrompt: Weakly Supervised Text Classification with Prompting PLMs and Self-Iterative Logical Rules
di: Li, Miaomiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Miaomiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey on Prompting Techniques in LLMs
di: Bhandari, Prabin
Pubblicazione: (2023)
di: Bhandari, Prabin
Pubblicazione: (2023)
Why Are My Prompts Leaked? Unraveling Prompt Extraction Threats in Customized Large Language Models
di: Liang, Zi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Zi, et al.
Pubblicazione: (2024)
ProSA: Assessing and Understanding the Prompt Sensitivity of LLMs
di: Zhuo, Jingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuo, Jingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training Prompt Matters: State-Adaptive Optimization for Robust Fine-Tuning
di: Shi, Wenhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shi, Wenhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompt Recursive Search: A Living Framework with Adaptive Growth in LLM Auto-Prompting
di: Zhao, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Thinking Inside the Mask: In-Place Prompting in Diffusion LLMs
di: Jin, Xiangqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Xiangqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
PromptCL: Improving Event Representation via Prompt Template and Contrastive Learning
di: Feng, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2024)
How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts
di: Qian, Yusu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qian, Yusu, et al.
Pubblicazione: (2024)
LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Simplify-This: A Comparative Analysis of Prompt-Based and Fine-Tuned LLMs
di: Cohen, Eilam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cohen, Eilam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompt Stability Matters: Evaluating and Optimizing Auto-Generated Prompt in General-Purpose Systems
di: Chen, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Which Words Matter Most in Zero-Shot Prompts?
di: Sadr, Nikta Gohari, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sadr, Nikta Gohari, et al.
Pubblicazione: (2025)
Order Matters: Rethinking Prompt Construction in In-Context Learning
di: Li, Warren, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Warren, et al.
Pubblicazione: (2025)
P3: Prompts Promote Prompting
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Rewrite Prompts for Bootstrapping LLMs on Downstream Tasks
di: Zhou, Qinhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Qinhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
No One Fits All: From Fixed Prompting to Learned Routing in Multilingual LLMs
di: Wu, Wei-Chi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Wei-Chi, et al.
Pubblicazione: (2026)
PromptNCE: Pointwise Mutual Information Predictions Using Only LLMs and Contrastive Estimation Prompts
di: Woodrow, Juliette, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Woodrow, Juliette, et al.
Pubblicazione: (2026)
TACOMORE: Leveraging the Potential of LLMs in Corpus-based Discourse Analysis with Prompt Engineering
di: Li, Bingru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Bingru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prompt Balance Matters: Understanding How Imbalanced Few-Shot Learning Affects Multilingual Sense Disambiguation in LLMs
di: Sumanathilaka, Deshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sumanathilaka, Deshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning
di: Wei, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
In-context Demonstration Matters: On Prompt Optimization for Pseudo-Supervision Refinement
di: Zhang, Zhen-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhen-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Tokenization Constraints in LLMs: A Study of Symbolic and Arithmetic Reasoning Limits
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Counting Ability of Large Language Models and Impact of Tokenization
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Supervised Chain of Thought
di: Zhang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Unifying Tree Search Algorithm and Reward Design for LLM Reasoning: A Survey
di: Wei, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Multi2: Multi-Agent Test-Time Scalable Framework for Multi-Document Processing
di: Cao, Juntai, et al.
Pubblicazione: (2025)