我总结的互联网上通用 prompt 的通用设计原则如下:

    任务描述清晰:
      Your task is to do X (你的任务是 X).
      You will be provided with Y (你拿到的信息是 Y).
    评估标准精细,评分细则详尽 (如有必要):
      You should evaluate property Z on a scale of 1 - 5, where 1 means ... (根据属性 Z 的表现进行评分,评分范围为 1 - 5,其中 1 分表示 ...)
      You should evaluate if property Z is present in the sample Y. Property Z is present if ... (请指出样本 Y 中是否具备属性 Z,如果具备,那么 ...)
    加入一些 “推理” 评估步骤
      To judge this task, you must first make sure to read sample Y carefully to identify ..., then ... (评估此任务之前,请先仔细阅读样本 Y,识别出 ...,然后再 ...)
    输出格式明确 (添加特定字段可以提升一致性)
      Your answer should be provided in JSON, with the following format {"Score": Your score, "Reasoning": The reasoning which led you to this score} (以 JSON 格式回答,格式为 {"Score": 评分, "Reasoning": 评分推理过程})

Prompt 书写灵感可以参考MixEvalMTBench的 prompt 模板。

    MixEvalhttps://github.com/huggingface/lighteval/blob/main/src/lighteval/tasks/extended/mix_eval/judge_prompts.pyy
    MTBenchhttps://github.com/huggingface/lighteval/blob/main/src/lighteval/tasks/extended/mt_bench/judge_prompt_templates.py

其他要点:

    成对比较比对输出评分更能反映人类的偏好,且通常更稳健https://arxiv.org/abs/2403.16950
    如果任务确实需要对输出评分为具体的值,建议使用整数,并详细解释每个分值的代表含义,或添加说明 prompt 如 provide 1 point for this characteristic of the answer, 1 additional point if ... (回答具备某项特性得 1 分,如果 ... 再加 1 分)https://x.com/seungonekim/status/1749289437165769177
    尽量每评估一项能力就使用专门评分 prompt,会得到更好而鲁棒的结果

提升评估准确性

可以通过以下方式或技术来提升评估准确性 (有可能会增加成本):

    Few-shot 示例:提供少量示例可以帮助模型理解和推理,但也会增加上下文长度。
    引用参考:提供参考内容可以提高模型输出的准确性。
    思维链 (CoT) :要求模型 在评分之前 给出推理过程,可以提高准确性(参考这篇帖子)。https://arxiv.org/abs/2212.08073https://x.com/seungonekim/status/1749289437165769177
    多轮分析:可以更好地检测事实性错误https://arxiv.org/abs/2305.13281
    陪审团机制:汇总多个评价模型的结果比单一模型的结果更好https://arxiv.org/abs/2404.18796
      使用多个小模型替代一个大模型可以大幅降低成本。
      也可以使用一个模型的多个温度参数来进行多次实验。
    社区意外发现,prompt 引入奖励机制 (例如:回答正确将得到一只小猫) 可以提高回答正确性。这个方法的效果视场景而异,你可以根据需求灵活调整。

注:如要减少模型偏见,可以参考社会学中的问卷设计,然后根据使用场景来书写 prompt。如想使用模型来替代人工评估,可以设计类似的评价指标:如计算标注员一致性,使用正确的问卷方法来减少偏见等。

不过在实际应用中,大多数人并不需要完全可复现且高质量无偏的评估,快速且略显粗糙的 prompt 就能满足需求。(只要知悉使用后果,这种情况也是能接受的)。

英文原文:https://raw.githubusercontent.com/huggingface/evaluation-guidebook/refs/heads/main/translations/zh/contents/model-as-a-judge/designing-your-evaluation-prompt.md

原文作者: clefourrier

译者: SuSung-boy

审校: adeenayakup

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