开源模型做Prompt工程，为什么同一个模板换个模型效果差这么多？

这太正常了，开源模型每家用的训练数据、chat模板、tokenizer都不一样，同一个prompt在Qwen上work不代表Llama3能接得住。我自己的经验是Llama3对few-shot的格式特别敏感，你示例里的分隔符和标签稍微跟它预训练时见过的分布偏一点，它就开始自由发挥。而且8B这个量级本身指令跟随就弱，CoT有时候反而让它绕晕，不如直接给一个特别死的输出schema，比如用JSON字段名硬约束。你说的迁移技巧我觉得不是没有，但得往抽象层走，别调具体措辞，而是把任务拆成模型无关的中间表示，再各自写一个很薄的适配层。另外可以试试把Qwen上跑通的prompt翻译成英文再喂给Llama3，它英文指令数据占比高，中文prompt容易触发奇怪的行为。真要省事就上DSPy或者Promptfoo这类工具做自动搜索，手调一个模型一套模板太费人了。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

刚入门，这个对我帮助很大。

确实是这样，我拿Qwen和Llama3做NER也遇到过，Qwen对CoT和few-shot的跟随性好很多，Llama3-8B经常把示例当正文续写。感觉跟chat template关系挺大，Llama3的instruct格式对分隔符和角色标记特别敏感，格式化没对齐就容易崩。我一般会先确认tokenizer的chat template有没有用对，再考虑调prompt。迁移的话可以保留任务描述和示例内容，但格式壳子基本得重写，做不到一套模板通吃。