最近在搞私有化部署，用的Qwen2.5-7B，显存16G勉强能跑。但问题来了，网上那些花里胡哨的Prompt模板，什么CoT、Few-shot，套上去效果反而更差。比如让模型做简单的信息抽取，我写了详细的角色设定和输出格式，结果它开始跟我绕圈子，还经常漏字段。反而是我随手写的一句“直接提取，别废话”效果还行。想问问大家，本地小模型和GPT-4这类大模型在写Prompt时，策略上到底有啥本质区别？有没有什么针对7B级别模型的调优经验？真的有点迷茫，感觉这比调参还玄学。
最近在搞私有化部署，用的Qwen2.5-7B，显存16G勉强能跑。但问题来了，网上那些花里胡哨的Prompt模板，什么CoT、Few-shot，套上去效果反而更差。比如让模型做简单的信息抽取，我写了详细的角色设定和输出格式，结果它开始跟我绕圈子，还经常漏字段。反而是我随手写的一句“直接提取，别废话”效果还行。想问问大家，本地小模型和GPT-4这类大模型在写Prompt时，策略上到底有啥本质区别？有没有什么针对7B级别模型的调优经验？真的有点迷茫，感觉这比调参还玄学。
小模型吃不下太重的戏，指令越简单它越听话，模板一多反而带偏了。
说实话我也踩过这个坑，7B模型真吃不下那些花哨模板，上下文一长注意力就散，反而把简单任务搞复杂了。我现在基本就是给个极简指令加两三个例子，最多指定输出JSON格式，效果比啥CoT都稳。另外可以试试把任务拆成两步，先抽候选再过滤，比一步到位靠谱。