What's the Difference? Supporting Users in Identifying the Effects of Prompt and Model Changes Through Token Patterns

📄 arXiv: 2504.15815v2 📥 PDF

作者: Michael A. Hedderich, Anyi Wang, Raoyuan Zhao, Florian Eichin, Jonas Fischer, Barbara Plank

分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-04-22 (更新: 2025-05-30)

备注: Accepted at ACL'25

💡 一句话要点

Spotlight：通过Token模式分析，辅助用户理解Prompt和模型变更对LLM输出的影响

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

关键词: 大型语言模型 Prompt工程 模型评估 Token模式 数据挖掘

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估方法（自动化指标或人工评估）存在洞察力有限或劳动强度大的问题，难以有效理解Prompt和模型变更的影响。
  2. Spotlight结合自动化和人工分析，通过数据挖掘区分随机变化和系统性差异，提取Token模式来描述这些差异。
  3. 通过基准测试和用户研究，验证了Token模式提取方法的可靠性，并证明该方法能有效帮助用户理解LLM输出的系统性差异。

📝 摘要（中文）

针对大型语言模型（LLM）的Prompt工程极具挑战性，即使微小的Prompt扰动或模型变更也可能显著影响生成的文本输出。现有的LLM输出评估方法，无论是自动化指标还是人工评估，都存在局限性，例如提供的洞察力有限或劳动强度大。我们提出了一种名为Spotlight的新方法，它结合了自动化和人工分析。基于数据挖掘技术，我们自动区分语言模型输出中的随机（解码）变化和系统性差异。此过程提供描述系统性差异的Token模式，并指导用户手动分析Prompt效果和模型变更，从而提高效率。我们创建了三个基准来定量测试Token模式提取方法的可靠性，并证明我们的方法为已建立的Prompt数据提供了新的见解。从以人为中心的角度来看，通过演示研究和用户研究，我们表明我们的Token模式方法有助于用户理解语言模型输出的系统性差异。我们还能够发现由Prompt和模型变更引起的相关差异（例如，与性别或文化相关），从而支持Prompt工程过程和以人为中心的模型行为研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Prompt工程中，用户难以理解Prompt和模型变更对LLM输出产生的系统性影响的问题。现有方法，如自动化指标和人工评估，要么缺乏足够的洞察力，要么需要大量的人工劳动，无法高效地识别和分析这些影响。

核心思路：论文的核心思路是结合自动化数据挖掘和人工分析，自动提取能够描述LLM输出中系统性差异的Token模式。通过这些Token模式，用户可以更高效地理解Prompt和模型变更所带来的影响，从而改进Prompt工程和模型行为研究。

技术框架：Spotlight的技术框架主要包含以下几个阶段：1) LLM输出生成：针对不同的Prompt和模型配置生成文本输出。2) 数据挖掘与Token模式提取：利用数据挖掘技术，自动区分随机（解码）变化和系统性差异，并提取能够描述系统性差异的Token模式。3) 用户分析与验证：用户通过分析提取的Token模式，理解Prompt和模型变更的影响，并进行验证和反馈。

关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了自动化数据挖掘和人工分析，提出了一种新的LLM输出分析方法。与传统的自动化指标相比，Token模式提供了更具解释性的信息，帮助用户理解模型行为。与纯人工评估相比，自动化Token模式提取大大提高了效率。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 如何定义和提取Token模式，使其能够准确描述LLM输出中的系统性差异。2) 如何设计用户界面，使用户能够方便地分析和理解提取的Token模式。3) 如何设计基准测试，定量评估Token模式提取方法的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过三个基准测试定量评估了Token模式提取方法的可靠性，并证明该方法能够为已有的Prompt数据提供新的见解。用户研究表明，Spotlight能够帮助用户理解LLM输出的系统性差异，并发现由Prompt和模型变更引起的相关差异，例如与性别或文化相关的差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于Prompt工程、LLM评估、人机交互等领域。通过Spotlight，开发者可以更高效地优化Prompt，理解模型行为，并设计更符合人类价值观的LLM。此外，该方法还可以用于检测LLM中的偏见和不公平性，促进负责任的AI发展。

📄 摘要（原文）

Prompt engineering for large language models is challenging, as even small prompt perturbations or model changes can significantly impact the generated output texts. Existing evaluation methods of LLM outputs, either automated metrics or human evaluation, have limitations, such as providing limited insights or being labor-intensive. We propose Spotlight, a new approach that combines both automation and human analysis. Based on data mining techniques, we automatically distinguish between random (decoding) variations and systematic differences in language model outputs. This process provides token patterns that describe the systematic differences and guide the user in manually analyzing the effects of their prompts and changes in models efficiently. We create three benchmarks to quantitatively test the reliability of token pattern extraction methods and demonstrate that our approach provides new insights into established prompt data. From a human-centric perspective, through demonstration studies and a user study, we show that our token pattern approach helps users understand the systematic differences of language model outputs. We are further able to discover relevant differences caused by prompt and model changes (e.g. related to gender or culture), thus supporting the prompt engineering process and human-centric model behavior research.