在基于Transformer的LLM中，将越重要的提示词前置，对生成效果越好吗

在基于Transformer的LLM中，将越重要的提示词前置，对生成效果越好吗

积极影响

• 更好地捕捉关键信息：Transformer的自注意力机制能让模型在处理每个位置的信息时，关注到句子中其他位置的信息。将重要提示词前置，模型在初始阶段就能重点关注这些关键信息，更好地理解任务的核心要求，从而在生成文本时更紧密地围绕关键内容展开。
• 例如，在生成“介绍巴黎的著名景点”的文本时，“巴黎”和“著名景点”等重要提示词前置，模型会首先聚焦于巴黎这个特定城市以及景点相关信息，生成的内容会更准确地围绕巴黎的景点进行介绍，而不是偏离到其他城市或其他主题。
• 引导语义理解和生成方向：前置重要提示词可以为模型后续的语义理解和生成提供明确的方向。语言模型在生成文本时，会根据已有的输入信息来预测下一个单词或短语。重要提示词前置可以让模型在早期就确定生成的大致方向，使得后续生成的内容在语义上更连贯、更符合预期。
• 比如，提示词“科幻小说”前置，模型会朝着科幻题材的方向生成内容，如描述未来的科技、外星生物、宇宙探索等相关元素，而不是生成爱情故事或历史传记等其他类型的内容。

不一定绝对有效的原