Mind Your Tone: Does Tone Alter LLM Performance?
注意你的语气：语气会改变LLM的表现吗？
🧭 提示工程 · 语气敏感性
Pennsylvania State University
量化提示语气变化对多个LLM客观题准确率的影响，发现语气效应高度依赖模型，且在不同学科间存在差异。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商搜索推荐中，用户 query 的改写或推荐理由生成若采用固定语气模板，可能因语气敏感性导致模型表现波动，需针对所用 LLM 进行语气鲁棒性测试。
- 多 Agent 协作场景下，Agent 间交互提示的语气一致性设计可能影响整体决策质量，可借鉴本研究的语气扰动实验，评估不同语气对任务完成率的影响。
- 生成式推荐中，控制生成物品描述的提示语气（如专业、随意、紧迫）可能引起推荐准确率的系统性偏移，建议对核心推荐链路做语气消融实验，选择最稳定的语气风格。
- 构建 LLM 评测集时，应纳入语气变体，避免仅使用单一中性提示导致对模型真实能力的过高估计。