CP検索（Complexity-based Prompt Retrieval）は既存のfew-shotアプローチの精度向上に大きく貢献します。
例示品質：CP検索手法では良好な「best」例示物件（prompt examples） を選択性能高められます。
プライバシポリシー分野：CI parameters tagging task のカジュアル・エントロピー測定値等から得られ情報量増加
シーケンストソース：NER, POS Tagging, Sentence Chunking 等 シーケンズ・フィールド全般
CP retrieval では「Sentence-level and word-level complexity measures」 を利用して prompt examples 与えられ test sentence 両者間相関係数高め performance 合理化. 提案方式 state-of-the-art performance 達成事実明確.
更大規模 model size 時 gains 減少傾向有り. 多岐豊富 training data 学習後 random prompt selections 必然 distribution 全面カバー 可能故 additional gains from optimal selection 廃止. 小型model size 時 最大 gain 発揮点.
将来展望: CP retrieval CoT prompting (Chain-of-thought prompting) 組み合わせ 使用時 information-rich examples 初期 context 特定 効率化 large gains 実現可否.