开源模型做Prompt工程，为什么同一个模板换个模型效果差这么多？

这太正常了，开源模型每家用的训练数据、chat模板、tokenizer都不一样，同一个prompt在Qwen上work不代表Llama3能接得住。我自己的经验是Llama3对few-shot的格式特别敏感，你示例里的分隔符和标签稍微跟它预训练时见过的分布偏一点，它就开始自由发挥。而且8B这个量级本身指令跟随就弱，CoT有时候反而让它绕晕，不如直接给一个特别死的输出schema，比如用JSON字段名硬约束。你说的迁移技巧我觉得不是没有，但得往抽象层走，别调具体措辞，而是把任务拆成模型无关的中间表示，再各自写一个很薄的适配层。另外可以试试把Qwen上跑通的prompt翻译成英文再喂给Llama3，它英文指令数据占比高，中文prompt容易触发奇怪的行为。真要省事就上DSPy或者Promptfoo这类工具做自动搜索，手调一个模型一套模板太费人了。