DETAIL Matters: Measuring the Impact of Prompt Specificity on Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2512.02246v1 📥 PDF

作者: Olivia Kim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-01

💡 一句话要点

DETAIL框架：评估提示词细节程度对大语言模型推理能力的影响

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

关键词: 大语言模型 提示词工程 推理能力 细节程度 困惑度

📋 核心要点

  1. 现有研究对提示词的细节程度如何影响大语言模型的推理能力关注不足，缺乏系统性的评估框架。
  2. 论文提出DETAIL框架，通过量化提示词的细节程度，并结合语义等价性评估，来分析提示词细节程度与模型推理性能之间的关系。
  3. 实验结果表明，增加提示词的细节程度可以提高模型的准确性，尤其是在小型模型和程序性任务中表现更为明显。

📝 摘要（中文）

本文提出了DETAIL框架，用于评估提示词细节程度（即提示词的详细或模糊程度）对大语言模型推理性能的影响，该问题在以往研究中未被充分研究。DETAIL框架使用GPT-4生成多层次的提示词，通过困惑度量化提示词的细节程度，并使用基于GPT的语义等价性评估正确性。在GPT-4和O3-mini上进行的30个新推理任务的实验表明，提示词的细节程度越高，准确性越高，特别是对于较小的模型和程序性任务。研究结果强调了自适应提示策略的必要性，并提供了支持进一步研究的工具和数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）推理能力受提示词细节程度影响的问题。现有方法缺乏对提示词细节程度的量化评估，无法有效指导提示词的设计，导致LLM在不同任务上的表现不稳定。特别是在资源受限的小型模型上，提示词的质量对性能的影响更为显著。

核心思路：论文的核心思路是通过量化提示词的细节程度，并将其与LLM的推理准确性联系起来。具体而言，论文假设更详细、更具体的提示词能够提供更清晰的指导，从而提高LLM的推理能力。通过实验验证这一假设，并分析不同细节程度的提示词对不同模型和任务的影响。

技术框架：DETAIL框架包含以下三个主要模块：1) 提示词生成：使用GPT-4生成多层次细节程度的提示词，针对每个推理任务生成多个不同详细程度的提示词变体。2) 细节程度量化：使用困惑度（Perplexity）来量化提示词的细节程度。困惑度越低，表示提示词越具体、信息量越大。3) 正确性评估：使用基于GPT的语义等价性评估方法来判断LLM的输出是否正确。该方法通过比较LLM的输出与标准答案的语义相似度来评估其推理准确性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的框架，用于量化和评估提示词细节程度对LLM推理能力的影响。以往研究主要关注提示词的结构和内容，而忽略了细节程度这一重要因素。DETAIL框架提供了一种系统性的方法，可以帮助研究人员和开发人员更好地理解和利用提示词，从而提高LLM的性能。

关键设计：在提示词生成阶段，论文使用了GPT-4生成不同详细程度的提示词，并通过人工验证确保提示词的质量。在细节程度量化阶段，论文选择了困惑度作为指标，因为它能够有效地反映提示词的信息量和具体程度。在正确性评估阶段，论文使用了基于GPT的语义等价性评估方法，因为它能够更准确地判断LLM的输出是否正确，避免了传统基于字符串匹配方法的局限性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提示词的细节程度与LLM的准确性之间存在正相关关系。具体而言，对于较小的模型（如O3-mini），增加提示词的细节程度可以显著提高其推理准确性。例如，在某些程序性任务中，使用更详细的提示词可以将O3-mini的准确性提高10%以上。此外，研究还发现，对于不同的任务，最佳的提示词细节程度可能不同，这表明需要根据具体任务进行提示词优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用大语言模型进行推理的任务中，例如问答系统、文本摘要、代码生成等。通过优化提示词的细节程度，可以提高LLM的性能，尤其是在资源受限的环境下。未来的研究可以探索自适应提示策略，根据不同的任务和模型自动调整提示词的细节程度，从而进一步提高LLM的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Prompt design plays a critical role in the reasoning performance of large language models (LLMs), yet the impact of prompt specificity - how detailed or vague a prompt is - remains understudied. This paper introduces DETAIL, a framework for evaluating LLM performance across varying levels of prompt specificity. We generate multi-level prompts using GPT-4, quantify specificity via perplexity, and assess correctness using GPT-based semantic equivalence. Experiments on 30 novel reasoning tasks across GPT-4 and O3-mini reveal that specificity improves accuracy, especially for smaller models and procedural tasks. Our results highlight the need for adaptive prompting strategies and provide tools and data to support further research.