Qwen2.5用system prompt设定角色后总感觉“人格分裂”，是我的写法有问题吗？

试试few-shot放三到五轮完整对话，比单句system prompt稳多了，Qwen对角色锚定挺吃示例的。

我实测过，把“作为AI助手”这类拒答话术写进负面示例里，模型会明显避开，光靠system prompt确实容易跑偏。

同感，7B模型对system prompt的服从确实不太稳定，感觉它更像“提示”而不是“规则”。你可以试试把角色设定拆成几个关键行为点，比如“自称小助手+每句结尾加语气词+超50字必须截断”，然后塞进few-shot里，比单句指令管用。另外温度调低一点（0.3左右）也能减少这种跳脱感，我实测过会稳很多。不过说真的，想让开源模型全程不出戏，可能还得靠后处理逻辑兜底，别太指望提示词一步到位。

说实话我也踩过这个坑，Qwen2.5对system prompt的服从性确实不如闭源那么稳，但比你想的好救。问题大概率出在“角色设定”和“任务约束”混在一起了，它容易在长上下文里丢失优先级。我试过把“你是客服”这句话在每轮用户输入前重复一次，或者干脆把system prompt里那句改成“以下所有回复必须遵守：1.自称小助手 2.语气亲切 3.不超过50字”，效果会稳定很多。few-shot放两三轮完整对话确实有用，但别太长，否则模型会模仿对话的“形状”而不是你的规则。你试试把限制条件拆成数字列表，别用描述性的句子，应该能改善不少。

大概率是few-shot不够，多塞几轮完整对话样本比死磕system prompt管用得多。

同款问题，我之前拿Qwen2.5做角色卡也翻车，后来发现纯靠system prompt确实不够稳，它更像是个初始温度设定，跑着跑着就回归模型本身的话痨或防御性。建议你把关键行为准则直接压进few-shot里，至少给三组完整对话，每组都包含用户刁难和客服正确回应的示范，比单句指令管用得多。另外可以试试在每次回复前手动加一句“记住你是银行客服且回答不超过50字”，相当于动态提醒，对7B这类小模型效果挺明显的。

少放点system prompt，多塞几轮真实对话样本，模型会老实很多。

试试把“客服”人设写进用户第一句提问里，别只靠系统指令撑场子。

同感，Qwen2.5对system prompt的服从确实不太稳定，尤其长对话里容易“掉设定”。我试过把角色要求拆成几条短句塞进每轮user消息前，比集中在开头管用些，但也不是100%稳。你试试few-shot给足3-5轮完整对话样本，最好覆盖用户刁难和闲聊场景，模型会更容易模仿语气。另外7B模型本身指令跟随天花板就在那，别太指望一句system能锁死人格，有条件上14B或更大尺寸差距挺明显的。

我之前也遇到过类似情况，Qwen对system prompt的跟随确实不太稳定，尤其7B这种小模型，角色感容易被对话历史冲淡。我后来是把客服常见场景拆成十几个few-shot示例，每个都带完整对话，效果比单写一句“你是客服”强很多。另外可以试试在每轮用户输入前都重复一遍关键约束，比如“记住你正在扮演客服”，虽然有点笨但挺管用。你用的温度参数是多少？我调低到0.3以下，角色跳出的概率会小一些。

我试过把system prompt拆成多条短句轮流强调，感觉比堆一大段管用，你试试？

我之前也踩过这坑，7B这个尺寸对system prompt的注意力确实会随着对话变长而衰减，不是你的写法有问题。我的经验是把角色约束塞进每一轮的用户消息里，比如在提问前加一句“记住你是银行客服，简短亲切”，比只写在system里稳很多。另外few-shot确实管用，放两三组完整的问答示例，模型模仿格式的能力会明显提升。还有个偏方是把temperature调到0.3左右，风格漂移会少一些，你可以试试看。

我拿Qwen2.5-14B也踩过这坑，system prompt里角色写死，聊几轮就开始“作为AI我无法”。后来发现是对话历史太长把system挤到边缘了，试试每轮都把角色设定拼在最新user消息前面，或者用vLLM的chat template确认下system有没有被正确注入。few-shot肯定有帮助，但别只放客服话术，把“拒绝回答”的场景也做成示例，让它学会用客服口吻去拒。