大型語言模型的提示詞常加入「你是專家」等人格設定,期望模型依特定身分提供更可靠答案。南加州大學研究聚焦這類提示技巧,指出在程式與數學等重視邏輯、事實正確性的任務中,額外角色描述未必有益,反而可能干擾模型處理核心問題。
最新研究發現,加入「專家人格」前綴後,模型在程式與數學兩類任務的準確率反而下降,可能因修飾文字占用部分運算資源。研究團隊建議直接輸入查詢指令,省略不必要的人格設定;目前相關資訊未揭露研究發布日期、測試模型數量及準確率降幅。
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