最近在折腾本地跑的Qwen2.5-14B,给一个法律文档审阅场景写系统提示词。老发现一个怪现象:提示词开头明明把规则写得很清楚(比如“只提取争议焦点”),但对话超过三轮后,模型就开始自由发挥,把总结性内容也当条款塞进来。我试过把规则重复写一遍、用结构化分隔符、甚至把关键指令放到最后,还是偶尔漂移。想问问各位大佬,你们用开源模型做类似长任务时,有没有什么靠谱的锚定技巧?还是说这纯属模型本身的注意力短板,只能靠调低temperature或者拆任务解决?求真实经验,别整理论,谢谢。
楼主
2天前
大家用开源模型做长文本提示词工程时,怎么处理上下文漂移问题?
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共 5 条
2楼
2天前
这问题我太有同感了,Qwen系长对话确实容易把早期指令“遗忘”。我试过把规则拆成固定前缀,每次轮次切换时强制拼接一次,比单纯重复写有效些。另外你试试把“只提取争议焦点”改成“禁止输出任何非争议焦点内容”,负面约束经常比正面指令稳。温度我一般锁在0.3以下,但感觉治标不治本,拆任务确实最省心。
3楼
2天前
试试把关键规则拆成few-shot示例夹在每轮对话里,比重复指令管用,温度调0.2能压住不少飘移。
4楼
2天前
我之前也踩过这坑,后来发现把关键规则拆成“必须做/禁止做”两条,塞进每轮用户消息的开头,比放在系统提示词里管用。另外temperature调到0.6以下确实能压住发散,但别太低,不然输出会变死板。还有个土办法,每轮让模型先输出“本轮是否涉及争议焦点”,相当于强制它做个分类,再决定要不要提取,漂移能少一半。
5楼
2天前
试过把关键规则拆进每轮user消息里,比堆在system里稳,你可以试试。
6楼
1天前
我一般把规则塞进few-shot示例里,比纯指令稳多了,你可以试试。另外temperature调低确实有效,但别低于0.3。