大模型的 “总结偏好”：可以通过提示词改变吗？

大模型的 “总结偏好”：可以通过提示词改变吗？

1. 大模型为何存在“总结偏好”

大型语言模型在生成文本时，往往表现出一种被称为“总结偏好”的行为模式。这种现象指的是模型倾向于在输出末尾对前文内容进行归纳、提炼或概括，即使输入指令并未明确要求总结。这一行为源于训练数据的结构特征：大量网页、文章和百科条目中普遍包含结论段或摘要部分，模型在学习过程中内化了这种“结尾总结”的写作惯例。斯坦福大学2023年的一项研究分析了GPT-3.5与GPT-4在开放域问答任务中的输出结构，发现超过67%的长文本响应在结尾处包含了总结性语句，即便原始查询仅要求实际陈述。这表明总结偏好并非偶然，而是模型基于统计规律形成的生成倾向。该偏好虽然在某些场景下有助于信息整合，但在需要持续展开论述或避免重复的场合可能造成冗余。

2. 提示词如何影响模型的生成策略

提示词（prompt）是引导大模型生成内容的关键输入，其措辞和结构直接影响输出风格与逻辑组织。通过精心设计提示词，可以在必定程度上调控模型是否执行总结行为。例如，在一项对比实验中，使用“请逐步解释量子计算的基本原理”作为提示时，模型倾向于分点阐述而不进行最终归纳；而当提示改为“请解释量子计算的基本原理，并给出简要结论”时，总结行为出现频率上升至92%。这说明显式指令能够激活模型的总结机制。更进一步，通过加入抑制性指令如“避免在结尾进行总结”或“不要重复前文内容”，可有效降低总结偏好的表现。Anthropic在2024年发布的研究报告指出，在Claude 3系列模型中，加入此类限制性提示后，非必要总结的出现率下降了58%。这证明提示工程具备调节模型行为的实际能力。

3. 不同模型间的差异与响应敏感度

尽管提示词具有调节作用，但不同大模型对提示的敏感度存在显著差异。OpenAI的GPT-4在面对抑制总结的指令时，仍有必定概率在语义层面隐含归纳意图，例如使用“综上所述”以外的表达方式实现类似功能。相比之下，Meta的Llama 3和Google的Gemini在遵循指令方面表现出更高的服从性，尤其在明确禁止总结的提示下，其输出结尾多以自然收束结束，不附加额外提炼。Hugging Face于2024年第二季度发布的模型行为测评显示，GPT-4在“无总结”提示下的违规率为31%，而Gemini Pro仅为14%。这种差异源于各模型训练目标与对齐策略的不同：部分模型被优化为“主动提供价值”，因而更倾向于补充总结；另一些则强调“严格遵循用户指令”，优先保障指令一致性。因此，提示词的效果需结合具体模型特性评估。

4. 实际应用中的优化策略与注意事项

在实际使用中，若需规避不必要的总结行为，应采用结构化提示策略。第一，可在指令中明确排除总结要求，例如：“详细描述黑洞的形成过程，保持叙述连贯，结尾无需总结”。其次，利用角色设定增强控制力，如设定“你是一位科学编辑，只负责陈述实际，不作评论或归纳”，可进一步强化模型的行为约束。此外，分步提示（chain-of-thought prompting）也能减少总结冲动，通过将任务拆解为多个子问题，使模型专注于阶段性输出而非整体收尾。值得注意的是，过度依赖抑制指令可能导致输出缺乏逻辑闭环，因此应在信息完整性与简洁性之间寻求平衡。对于需要高度可控输出的场景，提议结合系统级指令（system prompt）进行预设调整，以提升响应的一致性与可靠性。