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  1. RESEARCH · CL_79105 ·

    研究发现AI模型性能高度依赖提示方法

    发表在arXiv上的一项新研究表明，AI模型的提示方式或“脚手架”对其测量性能有显著影响。研究人员发现，仅脚手架的选择就可能使模型的准确率改变高达28个百分点。与预期相反，能力更强的模型不一定对脚手架不敏感，一些先进模型从结构化提示中获得了更大的收益。研究结果表明，当前的性能评分可能过度依赖于所使用的特定提示方法，而未能完全反映模型固有的能力。