The Order Effect: Investigating Prompt Sensitivity to Input Order in LLMs

📄 arXiv: 2502.04134v2 📥 PDF

作者: Bryan Guan, Tanya Roosta, Peyman Passban, Mehdi Rezagholizadeh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-05-09)

备注: The first 3 authors have contributed equally

💡 一句话要点

研究LLM对输入顺序的敏感性，揭示其在不同任务中的性能退化

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 顺序敏感性 提示工程 可靠性 闭源模型

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在不同输入顺序下表现出不一致性，这对其可靠性构成挑战，尤其是在高风险应用中。
  2. 该研究通过实验评估了闭源LLM在释义、相关性判断和多项选择等任务中对输入顺序的敏感程度。
  3. 实验结果表明，输入顺序的改变会显著影响LLM的性能，少量样本提示虽有缓解但无法完全消除影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正日益融入各种应用，确保其在不同输入条件下的可靠性至关重要。一个影响这种可靠性的关键问题是顺序敏感性，即输入排列的细微变化可能导致不一致或有偏差的输出。尽管最近的进展已经降低了这种敏感性，但问题仍然存在。本文研究了LLM中顺序敏感性的程度，这些LLM的内部组件对用户隐藏（例如闭源模型或通过API调用访问的模型）。我们进行了跨多个任务的实验，包括释义、相关性判断和多项选择题。我们的结果表明，输入顺序显著影响跨任务的性能，随机排列的输入导致输出准确性出现可衡量的下降。少量样本提示表现出混合效果，并提供部分缓解；然而，未能完全解决该问题。这些发现突出了持续存在的风险，尤其是在高风险应用中，并指出未来发展中需要更强大的LLM或改进的输入处理技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）对输入顺序的敏感性问题。现有方法在处理不同顺序的输入时，LLM的输出可能出现不一致或偏差，这降低了LLM的可靠性，尤其是在需要精确和一致结果的应用场景中。现有研究未能充分解决闭源LLM的顺序敏感性问题。

核心思路：核心思路是通过实验方法，系统性地评估LLM在不同任务中对输入顺序变化的响应。通过改变输入信息的排列方式，观察LLM输出结果的准确性和一致性，从而量化顺序敏感性的程度。研究还探索了少量样本提示（few-shot prompting）作为缓解顺序敏感性的一种手段。

技术框架：研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 选择合适的LLM模型（通常是闭源模型，通过API访问）。2) 设计多个任务，如释义、相关性判断和多项选择题。3) 针对每个任务，准备包含相同信息但顺序不同的输入样本。4) 使用LLM处理不同顺序的输入样本，并记录输出结果。5) 分析输出结果的准确性和一致性，评估顺序敏感性的程度。6) 尝试使用少量样本提示来缓解顺序敏感性，并评估其效果。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地研究了闭源LLM的顺序敏感性，并量化了其对不同任务性能的影响。此外，研究还探索了少量样本提示作为一种潜在的缓解策略，并评估了其有效性。与现有方法相比，该研究更侧重于实际应用中常见的闭源LLM，并关注了顺序敏感性对模型可靠性的影响。

关键设计：实验设计中，关键在于控制变量，确保除了输入顺序之外，其他因素保持不变。例如，对于释义任务，使用相同的句子，但改变句子中短语的顺序。对于多项选择题，使用相同的题目和选项，但改变选项的排列顺序。少量样本提示的设计需要精心选择示例，以帮助LLM更好地理解任务，并减少对输入顺序的依赖。性能评估指标包括准确率、一致性等。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，输入顺序显著影响LLM在多个任务中的性能。例如，随机排列的输入导致输出准确性出现可衡量的下降。少量样本提示在一定程度上可以缓解顺序敏感性，但效果有限，无法完全消除影响。这些发现强调了LLM在实际应用中可能存在的风险，并突出了进一步研究的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在各种实际应用中的可靠性，例如智能客服、文本摘要、机器翻译等。通过了解和缓解LLM的顺序敏感性，可以提高模型在处理不同输入顺序信息时的稳定性和准确性，从而增强用户体验，降低错误风险。未来的研究可以进一步探索更有效的输入处理技术，以构建更强大的LLM。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) become integral to diverse applications, ensuring their reliability under varying input conditions is crucial. One key issue affecting this reliability is order sensitivity, wherein slight variations in the input arrangement can lead to inconsistent or biased outputs. Although recent advances have reduced this sensitivity, the problem remains unresolved. This paper investigates the extent of order sensitivity in LLMs whose internal components are hidden from users (such as closed-source models or those accessed via API calls). We conduct experiments across multiple tasks, including paraphrasing, relevance judgment, and multiple-choice questions. Our results show that input order significantly affects performance across tasks, with shuffled inputs leading to measurable declines in output accuracy. Few-shot prompting demonstrates mixed effectiveness and offers partial mitigation; however, fails to fully resolve the problem. These findings highlight persistent risks, particularly in high-stakes applications, and point to the need for more robust LLMs or improved input-handling techniques in future development.