본 논문은 LLM의 프롬프트 복잡도를 정의하며, 특정 instruction-tuned 언어 모델에서 목표 텍스트를 생성하는 데 필요한 최단 플러시블 프롬프트 길이를 측정합니다.
이는 모델 가중치, 학습 데이터, 토크나이저, 템플릿, 디코딩 규칙에 의해 보충되는 프로그램과 인터프리터를 가진 콜모고로프 복잡도의 LM 상대적 개념입니다.
연구진은 짧은 플러시블 프롬프트에서 접근 가능한 텍스트 및 행동을 경험적으로 연구하기 위한 연구 과제를 정의합니다.