StyleRec: A Benchmark Dataset for Prompt Recovery in Writing Style Transformation

📄 arXiv: 2504.04373v1 📥 PDF

作者: Shenyang Liu, Yang Gao, Shaoyan Zhai, Liqiang Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-06

备注: 2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData)

DOI: 10.1109/BigData62323.2024.10825143

💡 一句话要点

StyleRec：提出写作风格转换提示恢复基准数据集，促进通用提示恢复研究

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

关键词: 提示恢复 风格转换 大型语言模型 基准数据集 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有提示恢复方法在风格转换等任务上缺乏针对性数据集，难以有效评估和提升性能。
  2. 论文构建了StyleRec数据集，专注于写作风格转换场景下的提示恢复，并提出规范提示回退策略。
  3. 实验表明，单样本学习和微调方法在StyleRec数据集上表现最佳，并揭示了现有评估指标的不足。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的普及，提示恢复（Prompt Recovery），即从LLM的输出中重建提示，变得越来越重要。由于大多数用户通过API访问LLM，无法获取内部模型权重，只能依赖输出和logits，这使得恢复变得复杂。本文探索了一种独特的提示恢复任务，专注于重建用于风格转换和释义的提示，而非典型的问答。我们引入了一个在LLM辅助下创建的数据集，并通过多种技术确保质量。我们测试了零样本、少样本、越狱、思维链、微调等方法，以及一种针对表现不佳情况的新型规范提示回退方法。结果表明，单样本和微调效果最佳，但也突出了传统句子相似性指标在评估提示恢复方面的缺陷。贡献包括：（1）一个基准数据集，（2）关于提示恢复策略的全面实验，以及（3）对当前评估指标局限性的识别，所有这些都推进了通用提示恢复研究，其中输入提示的结构不受限制。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从大型语言模型（LLMs）生成的文本中恢复原始提示的问题，特别是在写作风格转换和释义的场景下。现有的提示恢复研究主要集中在问答任务，缺乏针对风格转换等任务的专门研究和数据集。此外，现有的评估指标在评估风格转换任务中的提示恢复效果时存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的、专门针对写作风格转换的提示恢复数据集（StyleRec），并在此基础上评估各种提示恢复策略的性能。同时，论文还提出了一种新的规范提示回退策略，用于处理提示恢复效果不佳的情况。通过实验分析，论文旨在揭示现有方法的优缺点，并为未来的研究提供指导。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1）数据集构建：利用LLM辅助生成高质量的风格转换数据，并进行人工审核；2）提示恢复方法：评估零样本、少样本、越狱、思维链、微调等多种提示恢复策略；3）规范提示回退：针对提示恢复效果不佳的情况，采用预定义的规范提示作为替代；4）评估指标：分析现有句子相似性指标在评估提示恢复方面的局限性。

关键创新：论文的关键创新点在于：1）构建了首个专门针对写作风格转换的提示恢复基准数据集（StyleRec）；2）提出了一种新的规范提示回退策略，用于提高提示恢复的鲁棒性；3）指出了现有句子相似性指标在评估风格转换任务中的提示恢复效果时存在的局限性。

关键设计：在数据集构建方面，论文采用了LLM辅助生成和人工审核相结合的方式，以确保数据的质量和多样性。在提示恢复方法方面，论文选择了多种具有代表性的方法，包括零样本、少样本、越狱、思维链和微调等。在规范提示回退方面，论文预定义了一组通用的风格转换提示，例如“Rephrase this sentence in a more formal style”。在评估指标方面，论文不仅使用了传统的句子相似性指标，还进行了人工评估，以更全面地评估提示恢复的效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在StyleRec数据集上，单样本学习和微调方法表现最佳。具体而言，微调方法在某些指标上优于其他方法，但同时也揭示了现有句子相似性指标在评估风格转换任务中的局限性。规范提示回退策略在提示恢复效果不佳时，能够提供一定的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要从LLM生成文本中恢复原始提示的场景，例如内容溯源、版权保护、安全审计等。此外，该研究还可以促进LLM的可解释性和可控性，并为未来的提示工程研究提供参考。

📄 摘要（原文）

Prompt Recovery, reconstructing prompts from the outputs of large language models (LLMs), has grown in importance as LLMs become ubiquitous. Most users access LLMs through APIs without internal model weights, relying only on outputs and logits, which complicates recovery. This paper explores a unique prompt recovery task focused on reconstructing prompts for style transfer and rephrasing, rather than typical question-answering. We introduce a dataset created with LLM assistance, ensuring quality through multiple techniques, and test methods like zero-shot, few-shot, jailbreak, chain-of-thought, fine-tuning, and a novel canonical-prompt fallback for poor-performing cases. Our results show that one-shot and fine-tuning yield the best outcomes but highlight flaws in traditional sentence similarity metrics for evaluating prompt recovery. Contributions include (1) a benchmark dataset, (2) comprehensive experiments on prompt recovery strategies, and (3) identification of limitations in current evaluation metrics, all of which advance general prompt recovery research, where the structure of the input prompt is unrestricted.