一项分析了1000多个大型语言模型提示的报告显示，只有8%的提示得分“良好”（75分及以上）。提示质量最重要的因素是清晰定义输出格式，平均贡献27分。在大多数提示中，鲁棒性是最薄弱的维度，10个中有9个无法有效处理模糊或意外的输入。提示过短或依赖“引人入胜”等模糊描述的提示表现不佳，而医疗保健等高风险领域的提示则构建得更为仔细。 AI
影响 强调了改进LLM提示工程的关键领域，建议关注输出格式和鲁棒性以获得更好的结果。
排序理由 基于评分提示数据集的提示质量分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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