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Prompt Engineering and the Effectiveness of Large Language Models in Enhancing Human Productivity

Created by
  • Haebom

作者

Rizal Khoirul Anam

概要

本論文では、ChatGPT、Gemini、DeepSeekなどの大規模言語モデル（LLM）の広範な採用が教育、職業、創作の分野で人々の作業方法を大きく変化させたことを考慮して、ユーザープロンプトの構造と明確性がLLM出力の有効性と生産性に与える影響を調査する。 243人のさまざまな学問的および職業的背景を持つアンケート回答者のデータを使用して、AIの使用習慣、プロンプト戦略、およびユーザー満足度を分析します。結果は明確で構造的であり、文脈を認識するプロンプトを使用するユーザーがより高い作業効率とより良い結果を報告することを示しています。これらの結果は、生成されたAIの価値を最大化するためのプロンプトエンジニアリングの重要な役割を強調し、日常的な使用のための実用的なTakeawaysを提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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明確で構造的なプロンプトがLLMの有効性と生産性を高めることを実証的に示しています。
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プロンプトエンジニアリングの重要性を強調し、生成型AIを活用する実用的な戦略を提示します。
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様々な背景のユーザーデータを活用して一般化の可能性を確保。
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Limitations：
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調査データに基づく研究で、実際の作業環境での一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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プロンプトの構造と明確性を定量的に測定する方法論に関する追加の考察の必要性
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特定のLLMに限定された結果である可能性があり、他のLLMに関するさらなる研究が必要です。
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