What Makes a Good Natural Language Prompt?
作者: Do Xuan Long, Duy Dinh, Ngoc-Hai Nguyen, Kenji Kawaguchi, Nancy F. Chen, Shafiq Joty, Min-Yen Kan
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-07
备注: ACL 2025 Main Conference
💡 一句话要点
提出一种以属性和人为中心的框架，用于评估和优化自然语言提示。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言提示 提示工程 大型语言模型 属性评估 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法缺乏对自然语言提示质量的统一量化标准，阻碍了人机交互的优化。
- 论文提出一个以属性和人为中心的框架，包含21个属性，分为六个维度，用于评估提示质量。
- 实验表明，单属性增强通常对LLM的推理任务影响最大，且指令调优可以进一步提升模型性能。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）日益接近人类水平，人机交互变得普遍，提示工程已成为一个关键组成部分。然而，对于自然语言提示的量化标准，概念共识有限。本研究通过对2022年至2025年顶级NLP和AI会议以及博客中150多篇提示相关论文进行元分析，试图解决这个问题。我们提出了一个以属性和人为中心的框架，用于评估提示质量，该框架包含21个属性，分为六个维度。然后，我们考察了现有研究如何评估这些属性对LLM的影响，揭示了它们在模型和任务中的不平衡支持以及大量的研究空白。此外，我们分析了高质量自然语言提示中属性之间的相关性，从而得出提示建议。我们通过实证研究了推理任务中多属性提示增强的效果，观察到单属性增强通常具有最大的影响。最后，我们发现对属性增强的提示进行指令调优可以产生更好的推理模型。我们的发现为以属性为中心的提示评估和优化奠定了基础，弥合了人机通信之间的差距，并开辟了新的提示研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）依赖于提示工程来引导其生成期望的输出。然而，目前缺乏对“好的”自然语言提示的明确定义和量化标准。这导致了提示工程的随意性和低效性，难以系统地优化人机交互。
核心思路：论文的核心思路是建立一个以属性为中心的提示评估框架。该框架通过识别和量化影响提示质量的关键属性，为提示工程提供了一个结构化的方法。通过分析这些属性与LLM性能之间的关系，可以指导提示的设计和优化。
技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 文献综述：对大量提示相关的论文和博客进行元分析，识别出21个关键属性，并将它们归类到六个维度中。2) 属性评估：考察现有研究如何评估这些属性对LLM的影响，并识别研究空白。3) 相关性分析：分析高质量提示中属性之间的相关性，从而得出提示建议。4) 实验验证：通过在推理任务中进行多属性提示增强实验，验证框架的有效性。5) 指令调优：探索使用属性增强的提示进行指令调优，以提升LLM的推理能力。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个以属性和人为中心的提示评估框架。该框架不仅提供了一个全面的提示质量评估标准，还揭示了不同属性对LLM性能的影响，以及属性之间的相互作用。这为提示工程提供了一个更加科学和系统的方法。
关键设计：该研究的关键设计包括：1) 属性的选取：通过全面的文献综述，选取了21个与提示质量密切相关的属性。2) 维度的划分：将这些属性归类到六个维度中，以便更好地理解它们之间的关系。3) 实验任务的选择：选择推理任务作为实验平台，因为推理任务对提示的质量要求较高，能够更好地体现不同属性的影响。4) 指令调优策略：探索使用属性增强的提示进行指令调优，以进一步提升LLM的性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，单属性增强通常对LLM的推理任务影响最大。此外，通过对属性增强的提示进行指令调优，可以显著提升LLM的推理能力。具体的性能提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。这些结果验证了该框架的有效性，并为提示工程提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机交互的场景，例如智能客服、教育辅导、内容创作等。通过优化自然语言提示，可以提高LLM的性能和用户体验，从而提升这些应用的效率和质量。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的LLM和任务，并为提示工程提供更加全面的指导。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) have progressed towards more human-like and human--AI communications have become prevalent, prompting has emerged as a decisive component. However, there is limited conceptual consensus on what exactly quantifies natural language prompts. We attempt to address this question by conducting a meta-analysis surveying more than 150 prompting-related papers from leading NLP and AI conferences from 2022 to 2025 and blogs. We propose a property- and human-centric framework for evaluating prompt quality, encompassing 21 properties categorized into six dimensions. We then examine how existing studies assess their impact on LLMs, revealing their imbalanced support across models and tasks, and substantial research gaps. Further, we analyze correlations among properties in high-quality natural language prompts, deriving prompting recommendations. We then empirically explore multi-property prompt enhancements in reasoning tasks, observing that single-property enhancements often have the greatest impact. Finally, we discover that instruction-tuning on property-enhanced prompts can result in better reasoning models. Our findings establish a foundation for property-centric prompt evaluation and optimization, bridging the gaps between human--AI communication and opening new prompting research directions.