用开源模型做Prompt工程，感觉像玄学，求实战经验分享

少走弯路，试试把few-shot示例砍到3个以内，Llama对长模板敏感，Qwen反而吃这套。

中英文混用别乱来，分隔符统一用markdown语法，我调了两周才摸到点规律。

说实话你这个感受太真实了，Qwen和Llama的指令跟随逻辑根本就不是一回事，前者对中文分步指令敏感，后者更吃英文和XML标签。我自己试下来，Llama用双花括号包字段名再加个“Return JSON only”成功率会高不少，但示例数量超过3个反而容易跑偏。分隔符建议别用markdown，直接上<field>这种尖括号格式，两个模型都认。另外温度别超过0.3，top_p直接固定0.9，改动单变量比乱调组合靠谱。你用的什么量化版本？4bit和8bit在抽取任务上飘的程度差挺多的。

说实话我刚从你这阶段过来，现在用Qwen和Llama做抽取任务，最大的感受就是别把“few-shot”当万能钥匙。我后来发现，Llama对格式的敏感度其实比Qwen低很多，你给它一堆示例，它反而容易把示例里的内容当成上下文的一部分，然后“自由发挥”漏字段。我现在做法是，对Llama只用非常硬性的输出约束，比如在prompt里直接写“只输出JSON，键必须为a、b、c，不允许额外内容”，然后配合一个简单的正则校验，比堆示例管用多了。

分隔符这块我踩过坑，中英文冒号、换行符在俩模型里的权重完全不一样。Qwen对Markdown风格的标题分隔符响应很好，但Llama经常忽略掉，后来我改用纯数字编号加“步骤”两个字，效果立刻稳定了。另外温度我基本锁死在0.1，top_p反而不太动，因为你这任务本质是确定性抽取，随机性越小越好。

还有个比较玄学但实测有效的点：示例数量不是越多越好。我试过给Llama 5个示例，它开始模仿示例里的“额外解释”而不是抽取本身，后来砍到2个，反而输出干净了。中英文混用的话，我建议把指令用英文写，示例用中文写，这样模型似乎能更好地区分“指令”和“数据”。不过说到底，调试确实像在跟模型性格磨合，但起码有个方向：先固定输出格式，再调示例结构和数量，最后才碰采样参数。别灰心，这玩意儿就是靠几个项目磨出来的。

说实话我刚玩本地模型时也这感觉，后来发现与其纠结温度，不如先固定一套分隔符格式（比如XML标签），然后针对每个模型微调few-shot里的例子数量，Llama对示例顺序特别敏感，把最典型的案例放前面能明显减少乱加内容的情况。中英文混用的话，Qwen对中文指令理解更稳，Llama反而对英文指令跟手，你可以试试把任务指令和示例分语言写，输出格式用英文描述。另外结构化抽取真别指望一次成功，我一般会加一步输出后校验，让模型自己检查漏字段，比调参省心多了。

少走弯路，试试把few-shot压到3个以内，Llama对格式敏感度比Qwen低，分隔符换成XML标签能稳不少。

说实话你这个感受太真实了，我拿Mistral和Qwen做同样任务也是天差地别，感觉每个模型对few-shot的“理解”方式都不一样。我自己的土办法是先把模板压到最少例子，确保每个示例都带完全一致的字段顺序，再逐条把字段名改成模型原生训练里常见的英文标签，中文描述放后面当注释，这样Llama漏字段的情况会少很多。另外分隔符别用markdown那种花哨的，就统一用XML标签或纯冒号，有时候模型就是被多余符号干扰了。温度我基本固定0.2，top_p反而更敏感，你试试从0.9往下每档0.05调，可能比乱试更有效率。还有个疑问，你抽取的字段是不是特别多？超过8个的话，我建议拆成多个子Prompt，比硬塞一个长模板稳定。

说实话你这感觉太对了，我一开始也以为prompt工程是门科学，后来发现对不同架构的模型根本就是“因材施教”。Qwen对中文指令和格式约束更敏感，Llama则更吃英文的“指令动词”和结构化标记，比如用XML标签包裹few-shot反而比纯文字描述稳。我觉得与其死磕温度，不如先固定一个“骨架模板”，然后针对每个模型单独调示例数量和分隔符，尤其注意Llama对重复模式很敏感，少给几个例子反而能防止它“自由发挥”。还有个笨办法，就是给每个模型跑一个小的评测集，把漏字段和加内容的情况统计出来，再针对性改prompt里的“禁止项”描述，比瞎试高效多了。

说实话你这感受太真实了，我拿Qwen做抽取时few-shot给3个例子就挺稳，但Llama得给到5个以上还容易把示例里的格式带歪，后来发现它更吃“任务描述+JSON Schema”这种结构，而不是自然语言模板。分隔符这块我试过用XML标签比markdown的```更管用，尤其对Llama，可能它训练数据里代码块见得少。中英文混用确实有影响，Qwen对中文指令更敏感，Llama反而英文指令加中文示例效果更稳定，你可以试试把指令和示例语言分开。另外温度别死磕，很多开源模型默认采样参数跟论文里不完全一样，我最后是直接固定top_p=0.9，只调温度，波动就小多了。

说实话这问题太真实了，我最近也在折腾这块，感觉开源模型的prompt敏感度比商业API高一个量级。我的土办法是给每个模型单独建一个prompt模板仓库，像Qwen对中文指令和JSON示例特别友好，但Llama就得把few-shot拆成更碎的步骤，甚至得把输出格式写成伪代码它才不乱来。另外可以试试把分隔符换成模型预训练语料里常见的标记，比如Llama对<s>和###的反应就比Markdown标题好很多，玄学归玄学，但多记录几次组合确实能摸到点规律。

这问题太真实了，我调Llama的时候也经常被它“自由发挥”整破防。后来发现对这类模型，few-shot里示例的格式一致性比数量重要得多，尤其分隔符一定要用模型预训练时常见的markdown结构，别自创花活。另外温度别死磕，结构化抽取直接设0或者0.1，top_p反而影响不大，中英文混用的话建议指令用英文，示例保留中文，效果会稳一些。不过说实话，跨模型迁移prompt确实没有银弹，我现在都是先跑一个最小测试集，把每个模型的“脾气”摸一遍再写正式模板。

说实话你这个问题我太有共鸣了，Qwen和Llama的tokenizer差异就注定它们对同样指令的解析逻辑完全不一样，你那个few-shot模板可能是按Qwen的注意力习惯写的，Llama对分隔符的敏感度真的差很多。我自己试下来，最靠谱的办法反而是把few-shot砍到两三个例子，但每个例子里把字段边界用JSON schema明示出来，比写一堆自然语言描述管用十倍。另外中英文混用这个坑我也踩过，Llama对英文指令的遵循度明显高一些，但一旦示例里有中文，它就容易把英文指令和中文内容搅在一起，后来我干脆全部用英文写指令，只在抽取内容里保留中文。温度那些参数说实话对结构化抽取影响没那么大，你不如去调repeat_penalty和min_p，尤其是min_p设为0.05左右对抑制乱加字段挺有效。还有一个偏方，就是在Prompt末尾加一句“只输出JSON，不要解释”，对Llama的约束力比想象中强。不过说到底，不同基座模型就像不同性格的人，确实得靠试错积累感觉，但你可以用脚本批量测不同Prompt变体，把输出结果自动对比字段完整性，这样比手动调高效多了。

建议先固定Qwen做基准，Llama用英文指令加json schema约束输出，能少踩很多坑。

试试把few-shot示例砍到两三个，分隔符用特殊符号别用markdown，Llama对格式敏感度跟Qwen真不一样。

这题我太有同感了，Qwen和Llama的指令遵循逻辑根本就是两套体系。我自己的经验是先把few-shot砍到两三个例子，然后强制要求输出JSON并用代码块包裹，漏字段的问题会好很多。另外Llama对中文标点特别敏感，我试过把全角冒号改成半角加空格，效果立竿见影。你可以试试把不同模型的system prompt分开写，别共用一个模板，玄学感能少一半。

说实话你这感觉太对了，Prompt在不同模型上的表现就是玄学，尤其是开源模型，底子不一样，训练数据里的指令遵循能力差异巨大。我自己试下来，Qwen对中文指令和结构化格式的敏感度明显高，Llama则更吃英文模板和明确的JSON schema，所以你要是用同一套中文few-shot去喂，漏字段太正常了。分隔符这块我建议别用markdown那种花哨的####，直接用空行加标签，或者干脆用XML结构，Llama对尖括号的解析比纯文本好很多。示例数量上，我试过3-shot和5-shot的差别，对Llama来说3个反而比5个稳，因为示例多了它容易模仿你的格式但忽略内容约束，Qwen倒是示例越多越规矩。中英文混用那个，我踩过坑，比如你指令里用中文写“提取以下字段”，但字段名用英文，Llama有时候会自己把字段名翻译成中文，这点得靠输出层硬校验或者后处理兜底。温度的话，我最后基本固定0.2以下，top_p反而别动，调了更飘。我觉得最靠谱的方法还是给每个模型建一个独立的prompt版本库，别想着通用模板，然后针对漏字段这种问题，直接在prompt里加一句“如果无法确定，输出null”都比调参数有效。你不如试试把few-shot换成system消息里写清楚输出JSON的键名和类型，再给一个坏例子做对比，这种纠错式的示例往往比一堆好例子更能约束Llama。

说实话，few-shot的示例顺序和数量比格式重要，Llama对位置敏感，试试把关键示例放最后。

调参不如换模板，我后来直接给Llama用JSON schema约束输出，漏字段问题基本解决了。

说实话你这个问题问到点子上了，我最近也在折腾本地模型做信息抽取，感觉prompt工程在开源模型上真的更接近“调参玄学”而不是“写代码”。我自己的经验是，Qwen对中文指令和结构化模板的遵循度天生比Llama高不少，这跟它的训练数据里中文占比大有直接关系，所以别指望一套模板通吃。分隔符我试过用XML标签、Markdown代码块、还有纯JSON占位符，发现Llama对“\n\n###”这种层级分隔符特别敏感，而Qwen反而对“【】”这种中文方括号反应更稳定，你可以试试把示例数量从5个减到3个，有时候few-shot太多反而把模型带偏了，它会在示例里找规律然后过度发挥。中英文混用这块，我的建议是别混，要么全中文指令加英文字段名，要么反过来，混着写很容易让Llama的输出语言也跟着乱跳。温度我基本固定0.2以下，top_p反而很少动，但真正影响格式稳定的是repetition_penalty，调高到1.1左右能明显减少它自己加字段的情况。最后说个笨办法，你可以把输出格式做成一个系统级的“后处理校验脚本”，抽完再正则清洗一遍，比纯靠prompt硬刚省心多了。总之，别指望一步到位，每个模型都得单独调一套专属模板，这本身就是本地部署的日常。

说实话你这感觉太对了，我拿Qwen和Llama跑同样的抽取任务也是这德行，后来发现Llama对分隔符特别敏感，用XML标签比Markdown稳得多。另外别迷信few-shot数量，Llama给三个示例有时不如一个精准的，多了反而容易学歪。中英文混用这块，我体感是结构化指令用英文，内容示例用中文，效果比纯中文好一截。温度基本锁死在0.1以下，top_p反而别乱动，调多了输出格式直接放飞。你试试把输出schema直接写进system prompt，用JSON Schema那种格式，比在user里给例子管用。

建议把few-shot示例数量砍到2-3个，Llama对格式的敏感度比Qwen高，分隔符用XML标签比markdown更稳。

说实话你这个情况太常见了，我一开始也以为prompt是门科学，后来发现更像是在跟每个模型各自的“脾气”打交道。Qwen和Llama的训练数据、对齐方式差太多了，尤其对分隔符和指令格式的敏感度完全不在一个频道上，我甚至觉得Llama对中文的标点符号理解都有点怪。我自己试下来，最靠谱的方法是先放弃“通用模板”这个念头，针对每个模型单独建一套“最小可行prompt”，就是只放一个例子，跑通后再逐步加few-shot，看它在哪一步开始崩。另外你提到的中英文混用，我反而发现对Llama来说，关键的操作名和字段名用英文，描述性文字用中文，效果经常比纯中文好，但Qwen就反过来，它更吃纯中文的连贯性。还有温度这东西，我一般固定到0.2以下做抽取，top_p反而更少去动，因为这两个参数在本地小模型上互相干扰特别厉害，经常调了等于没调。你要是实在没头绪，建议去看看每个模型的官方文档里推荐的system prompt格式，尤其是Llama的chat模板，有时候问题不在你的指令，而是它自带的那套角色设定在跟你打架。最后别太迷信网上那些“万能公式”，那些大多是在GPT-4上验证的，拿到开源模型上水土不服太正常了，你现在这种逐个变量试的做法，其实就是最靠谱的方法论。