Hugging Face 与 Dottxt 合作利用结构化生成提升提示一致性

Hugging Face 联合 Dottxt 提出通过结构化生成解决 LLM 评估对提示格式敏感的问题。实验显示，同一模型在 MMLU 任务中因提示格式微调导致准确率波动高达 10 分，如 Qwen1.5-7B 从 51.2% 降至 22.9%，且 few-shot 样本顺序也会引入约 3 分的差异。