Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?

在大型语言模型（LLM）领域，提示优化对模型性能至关重要。尽管先前的研究探讨了诸如重述提示上下文、使用各种提示技术（如上下文学习和链式思维）以及排列少量示例等方面，但我们对LLM对提示模板的敏感性了解仍然有限。因此，本文研究了不同提示模板对LLM性能的影响。我们将相同的上下文格式化为多种人类可读的模板，包括纯文本、Markdown、JSON 和 YAML，并使用 OpenAI 的 GPT 模型评估了它们在自然语言推理、代码生成和翻译等任务中的影响。实验表明，在代码翻译任务中，GPT-3.5-turbo 的性能根据提示模板的不同最多可相差 40%，而像 GPT-4 这样的较大模型则对这些变化更为稳健。我们的分析强调了重新考虑固定提示模板使用的必要性，因为不同的格式会显著影响模型性能。

该论文探讨了不同提示模板对大型语言模型（LLM）性能的影响，特别是在自然语言推理、代码生成和翻译等任务中的表现。这是对现有研究的一个重要补充，因为目前对于LLM在不同提示格式下的敏感性理解仍然有限。

论文的关键思路是通过将相同的上下文信息格式化为不同的可读模板（如纯文本、Markdown、JSON和YAML），来评估这些不同格式对LLM性能的具体影响。研究发现，即使是同一任务，不同的提示模板也能导致显著的性能差异，尤其是在较小的模型上。这一发现强调了重新考虑固定提示模板的重要性。

论文通过实验证明了GPT-3.5-turbo在代码翻译任务上的性能可以根据提示模板的不同而变化高达40%，而较大的模型如GPT-4则对这些变化更为稳健。此外，论文还提出了一些未来的研究方向，例如探索更复杂的提示结构和优化方法。虽然论文没有提及具体的开源代码，但其实验设计和数据集的选择为后续研究提供了有价值的参考。

近期在LLM提示优化方面的相关研究还包括：1)《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（2022），探讨了链式思维提示对模型推理能力的提升；2)《In-Context Learning in Large Language Models: A Comprehensive Study》（2023），系统地分析了上下文学习在LLM中的作用；3)《Prompt Engineering for Large Language Models: A Survey》（2023），综述了提示工程的各种技术和方法。