COSTAR-A: A prompting framework for enhancing Large Language Model performance on Point-of-View questions

📄 arXiv: 2510.12637v1 📥 PDF

作者: Nzubechukwu C. Ohalete, Kevin B. Gittner, Lauren M. Matheny

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-14

备注: 20 pages, 2 figures

💡 一句话要点

COSTAR-A框架通过优化Prompt提升小模型在视角问题上的性能

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

关键词: Prompt工程 大型语言模型 小模型优化 视角问题 COSTAR框架

📋 核心要点

  1. 现有COSTAR框架在小型局部优化模型上，尤其是在需要更具指导性输出的任务中，性能表现不稳定。
  2. COSTAR-A通过在COSTAR框架末尾添加“Answer”组件，增强了输出结构和果断性，提升了小模型的性能。
  3. 实验表明，Llama 3.1-8B模型在使用COSTAR-A Prompt时，性能优于单独使用COSTAR，验证了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）对Prompt设计高度敏感，优化Prompt技术对于生成一致、高质量的输出至关重要。本研究提出COSTAR-A，一种新型Prompt工程框架，它通过在COSTAR方法（Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response）的末尾添加“Answer”组件来增强该方法。研究表明，虽然原始COSTAR框架提高了Prompt的清晰度并对齐了较大LLM的输出，但其在较小、局部优化模型上的性能不太稳定，尤其是在需要更具指导性或约束性输出的任务中。通过对小型（最多80亿参数）微调模型进行一系列受控的Prompt-输出评估，我们发现COSTAR-A可以增强局部LLM在某些任务中的输出结构和果断性，尽管其有效性因模型和用例而异。值得注意的是，Llama 3.1-8B模型在使用COSTAR-A Prompt时，与单独使用COSTAR相比，表现出性能提升。这些发现强调了COSTAR-A作为Prompt框架的适应性和可扩展性，尤其是在资源受限硬件上的计算高效的AI部署中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决小型语言模型（参数量小于80亿）在处理需要明确指令或约束性输出的视角问题时，对Prompt设计敏感且性能不稳定的问题。现有COSTAR框架虽然在大模型上表现良好，但在小模型上效果不佳，缺乏对输出结构的有效控制。

核心思路：论文的核心思路是在原有的COSTAR框架基础上，增加“Answer”组件（COSTAR-A），通过在Prompt中明确指定期望的答案形式，引导模型生成更结构化、更果断的输出。这种设计旨在提高小模型对Prompt的理解和遵循能力，从而提升其在特定任务上的性能。

技术框架：COSTAR-A框架沿用了COSTAR框架的前六个组件（Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response），并在其后添加了“Answer”组件。整个流程包括：定义任务场景和目标，设定输出风格和语气，明确受众，设计初始Prompt，添加“Answer”组件，输入到小型语言模型，评估输出结果，并根据需要调整Prompt。

关键创新：COSTAR-A的关键创新在于其“Answer”组件，它通过在Prompt中显式地提供答案示例或结构，增强了对模型输出的控制力。与传统的Prompt工程方法相比，COSTAR-A更注重对输出结构的引导，尤其适用于需要特定格式或明确答案的任务。

关键设计：COSTAR-A的关键设计在于“Answer”组件的具体内容。该组件可以包含示例答案、答案的结构化描述（例如，列表、表格）或关键词提示。论文中没有详细说明“Answer”组件的具体设计原则，但强调了其内容应与任务目标和模型能力相匹配。此外，论文还强调了对Prompt进行迭代优化，以找到最适合特定模型和任务的COSTAR-A配置。

📊 实验亮点

实验结果表明，COSTAR-A框架在Llama 3.1-8B模型上取得了性能提升。虽然论文没有给出具体的性能数据，但强调了COSTAR-A能够增强输出结构和果断性。该结果表明，COSTAR-A在特定模型和任务上具有潜在的优势，值得进一步研究和应用。

🎯 应用场景

COSTAR-A框架可应用于资源受限的边缘计算设备上，例如移动机器人、嵌入式系统等，在这些场景下，计算资源有限，需要使用小型语言模型。通过优化Prompt，COSTAR-A可以提高这些模型在特定任务上的性能，例如目标检测、路径规划、人机交互等，从而提升设备的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are highly sensitive to prompt design, and making optimized prompting techniques is crucial for generating consistent, high-quality outputs. In this study, we introduce COSTAR-A, a novel prompt engineering framework that enhances the existing COSTAR method, which stands for Context, Objective, Style, Tone, Audience, and Response, by adding the 'Answer' component at the end. We demonstrate that while the original COSTAR framework improves prompt clarity and aligns outputs for larger LLMs, its performance is less consistent with smaller, locally optimized models, particularly in tasks that require more directive or constrained outputs. Through a series of controlled prompt-output assessments with smaller (at most 8 billion parameters), fine-tuned models, we found that COSTAR-A can enhance the output structure and decisiveness of localized LLMs for certain tasks, although its effectiveness varies across models and use cases. Notably, the Llama 3.1-8B model exhibited performance improvements when prompted with COSTAR-A compared to COSTAR alone. These findings emphasize the adaptability and scalability of COSTAR-A as a prompting framework, particularly in computationally efficient AI deployments on resource-constrained hardware.