- [Prompt Engineering | Lil'Log](https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/) > プロンプトエンジニアリングとは、In-Context Promptingとも呼ばれ、モデルの重みを更新することなく、LLMとコミュニケーションをとり、その行動を望ましい結果に導く方法を指します。経験科学であり、プロンプトエンジニアリング手法の効果はモデルによって大きく異なるため、多くの実験とヒューリスティックが必要です。 --- - [[Prompt Engineering Guide]] - [Best practices for prompt engineering with OpenAI API | OpenAI Help Center](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api) - [ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita](https://qiita.com/iwaken71/items/45b3cf0019c381a59f6d) - [大規模言語モデルで変わるMLシステム開発 - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/hirosatogamo/da-gui-mo-yan-yu-moderudebian-warumlsisutemukai-fa) - [GitHub - promptslab/Awesome-Prompt-Engineering: This repository contains a hand-curated resources for Prompt Engineering with a focus on Generative Pre-trained Transformer (GPT), ChatGPT, PaLM etc](https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering)