ProSA：评估与理解大型语言模型的提示敏感性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）在实际应用中对提示敏感性变化的问题进行探讨，提出了ProSA框架以评估和理解这一现象。通过引入新颖的提示敏感性度量标准PromptSensiScore，并利用解码信心来揭示背后机制，研究发现模型的敏感性在不同数据集和模型间波动，且大型模型展现出更强的鲁棒性。该研究提供了对提示敏感性深入分析的工具，对提高用户满意度和评估准确性具有重要影响。
研究探讨大型语言模型对提示敏感性的变化，提出ProSA框架进行评估。通过PromptSensiScore和解码信心机制，发现模型敏感性在不同数据集和模型间波动，大型模型更具鲁棒性。这为提示敏感性分析提供了工具，对提升用户满意度和评估准确性有重要影响。
