写Prompt时模型总忽略中间段落，有什么靠谱的解决思路？

试试把关键约束拆成独立短句，插在示例前后各强调一遍，比加粗管用。

我也踩过这坑，感觉是注意力分布问题，把中段要求写成类似代码块的格式能好点。

这问题我太有同感了，之前做结构化抽取也踩过同样的坑，中段约束跟隐身了一样。我后来试了个偏门但有效的招：把中间的关键要求拆成独立编号，然后在开头和结尾各放一次“按第3条执行”这种显式指针，相当于给模型画了个路径依赖。还有个思路是调温度或top_p，有时候生成确定性太高反而会过度聚焦首尾，稍微放松采样能让中段信息参与进来。另外我怀疑这跟训练数据里长文本的注意力分布有关，毕竟很多语料的关键信息都习惯放首尾，模型学到的先验就是忽略中间。如果你不想改prompt结构，可以试试把中段要求写成代码块或者用XML标签包起来，至少我这边对格式敏感的任务有效。不过说到底，如果业务允许，我还是建议把多步骤拆成子生成再合并，哪怕多调一次API，稳定性的提升比任何trick都值。

这问题我踩过不少坑，感觉确实是注意力分布的问题，中间段天生容易被稀释。你试过把关键约束拆成编号列表，或者在开头加一句“严格按以下顺序执行”来锚定吗？我发现把中段要求跟示例里的输出格式强行绑定，比单纯重复文字管用。另外可以试试在Prompt末尾加个“检查清单”，让模型自己验证有没有漏步骤，代价是多耗点token但稳定不少。

这个现象我最近也踩过坑，尤其是在长上下文里，模型对中段的注意力确实会衰减，跟位置编码和训练数据的分布都有关系。我之前试过把最关键的那条约束拆成短句，单独放一行，甚至前后各加一个分隔符，比如用“重要：”开头，效果比单纯加粗稳定一些。不过最靠谱的还是把中段信息“边缘化”——比如把格式限制同时塞到开头和结尾的示例里，用示例本身去“夹逼”模型，比纯文字强调管用。另外也可以试试把提示词改成更结构化的列表，每条前面加编号，模型对“清单”的遵从度通常比散文高。但说实话，如果任务步骤特别多，一次生成确实容易漏，我最后是靠动态构造示例，把最容易漏的那一步变成示例里的“标准动作”硬带出来的，工程上繁琐但有效。你那边有没有试过把中段内容改成“必须输出”加等号之类的强指令格式？我怀疑换个表达方式能让注意力权重更集中。