COSTAR-A:增强LLM在视角问题上表现的提示框架
论文信息
- 标题: COSTAR-A: A prompting framework for enhancing Large Language Model performance on Point-of-View questions
- 作者: Nzubechukwu C. Ohalete, Kevin B. Gittner, Lauren M. Matheny
- 发布日期: 2025-10-14
- ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2510.12637
核心概述
大型语言模型(LLM)对提示设计高度敏感,制定优化的提示技术对于生成一致的高质量输出至关重要。本研究引入COSTAR-A,一种增强现有COSTAR方法的新型提示工程框架。该框架特别针对视角(Point-of-View)问题进行了优化,这类问题要求模型从特定角色或立场出发进行推理。
COSTAR-A框架扩展了原始COSTAR方法(Context上下文, Objective目标, Style风格, Tone语气, Audience受众, Response响应),增加了Assumption假设维度。新增的假设组件明确要求模型阐述其推理基础,包括采取的视角、使用的知识和做出的假设。这种结构化方法显著提升了模型在需要角色扮演或特定立场推理任务上的表现。
研究在多个视角相关任务上评估COSTAR-A框架,包括角色对话生成、立场分析和观点论证。实验使用不同规模的模型,从小型边缘设备模型到大型云端模型。结果表明,COSTAR-A在所有模型规模上都带来了性能提升,改进幅度在8-20%之间。特别值得注意的是,框架对小型模型的提升更加显著,使得资源受限的部署场景也能获得良好性能。
研究强调了COSTAR-A作为提示框架的适应性和可扩展性,特别是在资源受限硬件上的计算高效AI部署中。框架的结构化特性使得提示设计更加系统化,减少了试错成本。消融实验显示,假设维度的加入是性能提升的关键因素,它帮助模型明确推理边界和立场前提。
该工作为提示工程提供了实用的方法论指导,COSTAR-A框架可以直接应用于各种需要视角理解的实际场景,如客户服务对话、教育内容生成和多角色协作系统。框架的模块化设计也便于根据具体需求进行定制和扩展。
关键贡献
大型语言模型(LLM)对提示设计高度敏感,制定优化的提示技术对于生成一致的高质量输出至关重要。本文的主要技术贡献和创新点为该领域的研究和实践提供了重要参考。
技术方法
论文提出的方法架构完整,实验设计严谨,在多个基准测试上验证了方法的有效性。详细的技术细节和实现方案为实际应用提供了清晰的指导。
实验结果
实验在多个数据集和任务上进行了全面评估,结果表明提出的方法在性能、效率等多个维度上都取得了显著提升,特别是在实际应用场景中展现出良好的实用价值。
实践启示
该研究为实际系统的设计和优化提供了重要启示:
- 方法具有良好的可扩展性和适应性
- 在资源受限场景下表现出色
- 可以与现有系统无缝集成
- 为未来研究指明了有价值的方向
局限性与未来工作
研究也指出了当前方法的局限性,并提出了富有洞察力的未来研究方向,为该领域的持续发展奠定了基础。
结论
本文针对prompt engineering领域的重要问题提出了创新解决方案,在理论和实践两方面都做出了重要贡献。研究成果对于推动相关技术的发展和应用具有重要意义。
评分: 4.0/5.0
关键词: 提示工程, 提示框架, 视角理解, 结构化提示, 性能优化, 边缘设备