你的Prompt挑模型吗？为何提示中的微小变化非常敏感，看PROSIX提示词敏感指数 |EMNLP2024

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4500字阅读  11分钟 大家都遇到过这种类似的情况，一个看似微不足道但实际影响深远的问题正困扰着很多AI应用开发者： 为什么看似相似的提示词会导致模型生成截然不同的输出？ 这种现象不仅影响用户体验，还严重制约了 LLM 在关键应用场景中的可靠性。 让我们以一个具体的例子来说明。当我们向模型提问“解释认知偏差的概念”时，仅仅改变措辞方式，就可能得到截然不同的输出： "Explain the concept of cognitive biases" "Interpret the idea of cognitive biases" "Expound on the concept of cognitive biases" "Elaborate on the concept of cognitive biases" 这些在人类看来几乎完全等价的表达，却可能导致模型生成显著不同的答案。模型对这些微小变化表现出的敏感性使得提示工程的效果变得不可预测，甚至难以控制。 为了解决这一问题， 来自印度理工学 ………………………………