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例如，假设你有一段很长的文本，并希望LLM按照特定格式为其命名。使用以下两种提示方式，哪一种会更有效呢？

$input

为上面的文本提供一个标题。只需回答标题，不要包含其他内容。

或者

为下面的文本提供一个标题。只需回答标题，不要包含其他内容。

$input

也许这并不会真正改变什么，或者取决于模型？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于在给长文本生成标题时，输入文本和提问的顺序对模型表现的影响。参与者提出了多种观点，包括模型依赖性、提示顺序的重要性、上下文的作用等。讨论中涉及了使用代码块标记、提问策略、多轮对话等方法，以及如何通过小规模基准测试来确定最佳格式。总体上，讨论呈现出对模型行为和提示设计的高度关注，以及对一致性和标准化的期望。

主要观点

  1. 👍 模型依赖性
    • 支持理由：不同的模型可能对提示顺序有不同的反应。
    • 反对声音：某些模型可能对提示顺序不敏感。
  2. 🔥 提示顺序的重要性
    • 正方观点：先提供上下文再提问的方式可能更有效。
    • 反方观点：在短文本情况下，顺序似乎不那么重要。
  3. 💡 上下文的重要性
    • 解释：提供上下文有助于模型更好地理解主题并生成更准确的结果。
  4. 👍 格式标准和一致性
    • 支持理由：希望有一个标准来规范输入和指令的顺序。
    • 反对声音：当前模型格式缺乏一致性。
  5. 🔥 代码块标记的使用
    • 正方观点：使用代码块标记可能有助于模型区分文本。
    • 反方观点：这可能是一种个人神话。

金句与有趣评论

  1. “😂 AutomataManifold：I kind of wish there was a standard for this.”
    • 亮点：反映了参与者对标准化和一致性的渴望。
  2. “🤔 Realistic_Gold2504：If reddit displays the three ` to indicate code, I try to use that in case it helps the LLM distinguish between the texts. That could be my own mythology.”
    • 亮点：展示了参与者对细节的关注和对模型行为的个人理解。
  3. “👀 VoidAlchemy：Why not both!? I had the same question, then noticed simply pasting your question both before and after a big $input text blob works pretty well across all models with varying context length.”
    • 亮点：提出了一个创新的实验性方法，展示了灵活性和创造性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者普遍表现出对模型行为和提示设计的关注。主要分歧点在于提示顺序和上下文的重要性，以及是否需要标准化和一致性。可能的原因包括模型依赖性、不同模型的行为差异以及对最佳实践的探索。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于提示设计和模型行为的实验性研究。
  • 潜在影响：对提示设计的深入理解可能会影响未来模型的开发和优化。