大家好，這裏是架構資源棧！
大家總説模型會 過擬合數據，但很少有人注意到：Prompt 也會過擬合模型。
很多開發者遇到過這種情況：新模型明明更強，但接入後效果不升反降，甚至用户還嫌棄。比如當 Cursor 第一次接入 GPT-5 時，網上一度罵聲一片，直到官方和 OpenAI 一起做了 Prompt 調優，體驗才逐漸反轉。
結論很簡單：
👉 模型升級時，不重寫 Prompt = 用老鑰匙開新鎖，必然卡殼。
下面從三個角度聊聊，為什麼 Prompt 不能一招鮮吃遍天。
1. Prompt 格式差異
不同模型對輸入格式的“偏好”差異巨大。
- OpenAI 系列：從早期到現在，幾乎一直偏愛 Markdown，官方教程和系統提示大多都是這種格式。
- Anthropic Claude 系列：則更適配 XML。Claude 3.5 的系統提示直接就是 XML，因為它在訓練中接觸了大量 XML 數據，自然更懂這一套。
案例：
同樣一段 XML 格式 Prompt，Claude 表現出色，而 GPT-4 可能就完全不行。
所以換模型時，如果你還抱着老 Prompt 不放，就像讓一個沒學過 LaTeX 的人硬讀公式，效果可想而知。
2. 位置偏差（Position Bias）
模型並不會平均對待 Prompt 的每個位置。
- 有的模型更看重開頭；
- 有的模型則對結尾權重更高；
- 甚至同一個模型，在不同語言、不同上下文下，偏好還會變化。
一篇 2025 年的跨語言研究表明：
- Qwen 系列 → 更在意最後的內容；
- Llama 系列 → 更看重開頭。
這意味着：在 RAG 場景下，你放在 Prompt 開頭還是結尾的示例，直接決定了模型能不能答好問題。
3. 模型固有偏差（Model Biases）
除了格式和位置，不同模型本身也有“性格差異”。
- 顯性偏差：比如部分中文大模型會主動規避敏感話題。
- 隱性偏差：有的模型默認話多囉嗦，有的則簡潔直接；有的喜歡生成額外字段，有的更保守。
問題是，大多數人寫 Prompt 時都在 跟模型的偏差作對。
比如反覆加“Be concise”，但如果新模型本身已經足夠簡潔，這些約束就成了贅餘，反而影響效果。
3a. 學會順勢而為
與其強行矯正，不如利用模型的默認傾向。
如果模型總會加幾個 JSON 字段，與其拼命阻止，不如考慮接受並調整下游邏輯，結果可能更穩定。
關鍵結論
- 模型不是“即插即用”的，Prompt 過擬合是常態；
- 每換一個模型，都要 重寫 / 調優 Prompt；
- 甚至在同一模型的升級版本之間，Prompt 也可能需要微調；
- 最佳實踐：寫完就 eval，和模型“磨合”，順着它的天性去設計。
換句話説：
👉 Prompt 就是“模型的 API”，新版本上線，API 可能改了，你不更新調用方式，必然踩坑。
給公眾號讀者的實操建議
如果你在做 LLM 應用，可以嘗試以下三步：
- 對比 Prompt 格式：在新模型上分別用 Markdown 和 XML 測試同一任務，看看差異；
- 測試位置敏感性：調換上下文示例的順序，觀察輸出變化；
- 監控默認風格：比如字數長短、是否愛加説明、輸出結構是否穩定，決定要不要順勢而為。
這樣，你就能快速判斷 是否需要重寫 Prompt，而不是把問題歸咎於“新模型不行”。
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