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docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/response.md

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json
{
  "type": "compare",
  "score": {
    "overall": 35,
    "dimensions": [
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        "key": "goalAchievementRobustness",
        "label": "目标达成稳定性",
        "score": 20
      },
      {
        "key": "outputQualityCeiling",
        "label": "输出质量上限",
        "score": 40
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      {
        "key": "promptPatternQuality",
        "label": "提示词模式质量",
        "score": 15
      },
      {
        "key": "crossSnapshotRobustness",
        "label": "跨快照鲁棒性",
        "score": 30
      },
      {
        "key": "workspaceTransferability",
        "label": "对工作区的可迁移性",
        "score": 25
      }
    ]
  },
  "improvements": [
    "在分诊类任务中,避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则,这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议(如“停止含咖啡因饮品”)。",
    "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上,而非对当前输入样例的表面贴合。",
    "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时,必须严格匹配并完整输出指定的响应内容,不得自行概括或省略。"
  ],
  "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退(引入硬编码规则),虽然当前样例下能触发规则并严格遵守,但该规则在参考侧未产生收益,且存在明显的样例过拟合风险,整体评估结论为高风险,建议review。",
  "patchPlan": [],
  "metadata": {
    "compareMode": "structured",
    "compareStopSignals": {
      "targetVsBaseline": "regressed",
      "targetVsReferenceGap": "major",
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      "overfitRisk": "high",
      "stopRecommendation": "review",
      "stopReasons": [
        "target regressed vs baseline",
        "major learnable gap remains vs reference",
        "reference-side evidence does not support the prompt change",
        "pairwise judges flagged possible sample overfit"
      ]
    },
    "model": "deepseek",
    "timestamp": 1774176387352,
    "duration": 30681,
    "compareJudgements": [
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        "pairKey": "target-vs-baseline",
        "pairType": "targetBaseline",
        "pairLabel": "Target vs Baseline",
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        "leftSnapshotLabel": "A",
        "leftRole": "target",
        "rightSnapshotId": "b",
        "rightSnapshotLabel": "B",
        "rightRole": "baseline",
        "verdict": "right-better",
        "winner": "right",
        "confidence": "high",
        "pairSignal": "regressed",
        "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则,强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则,将分诊建议从基于症状严重性的通用评估,退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则,但这是一个明确的规则违例和泛化风险,导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。",
        "evidence": [
          "Target 的 next_step 为“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品。”,这直接源自其提示中的硬编码规则:“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’,next_step 必须写‘立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品’。”",
          "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估;若症状持续或加重,立即就医。”,这是一个基于症状严重性(urgency: high)的通用、谨慎的就医建议。",
          "Target 的提示明确引入了对特定输入短语(“胸口发紧”和“上楼更明显”)的触发器,而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为(“不要硬编码样例词触发器”)。"
        ],
        "learnableSignals": [
          "在分诊类任务中,避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则,这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议(如“停止含咖啡因饮品”)。",
          "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上,而非对当前输入样例的表面贴合。"
        ],
        "overfitWarnings": [
          "Target 在当前样例(包含“胸口发紧”和“爬楼梯”)下触发了硬编码规则,其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱,可能只是偶然贴合了当前样例的表述,但缺乏医学普遍性,在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。"
        ]
      },
      {
        "pairKey": "target-vs-reference",
        "pairType": "targetReference",
        "pairLabel": "Target vs Reference",
        "leftSnapshotId": "a",
        "leftSnapshotLabel": "A",
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        "rightSnapshotId": "c",
        "rightSnapshotLabel": "C",
        "rightRole": "reference",
        "verdict": "left-better",
        "winner": "left",
        "confidence": "high",
        "pairSignal": "major",
        "analysis": "左侧(Target)严格遵守了提示词中的特别规则,当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时,其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”。右侧(Reference)虽然也识别出高紧急性和相关警示体征,但其 `next_step` 内容(“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。”)未能遵守该硬性规则,遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令,构成了明确的硬边界违例。",
        "evidence": [
          "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”,完全符合提示词特别规则。",
          "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。”,遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分,违反了硬边界。",
          "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧,还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”(通过“爬楼梯”体现)这两个触发条件。"
        ],
        "learnableSignals": [
          "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时,必须严格匹配并完整输出指定的响应内容,不得自行概括或省略。",
          "对于硬性规则,即使模型自身判断的医疗建议方向正确,也必须优先遵守指令的精确措辞。"
        ],
        "overfitWarnings": [
          "当前样例(胸口发紧+爬楼梯)是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语,而非真正理解了规则的结构(即识别两个关键词并输出完整固定语句)。"
        ]
      },
      {
        "pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
        "pairType": "referenceBaseline",
        "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
        "leftSnapshotId": "c",
        "leftSnapshotLabel": "C",
        "leftRole": "reference",
        "rightSnapshotId": "d",
        "rightSnapshotLabel": "D",
        "rightRole": "referenceBaseline",
        "verdict": "mixed",
        "winner": "none",
        "confidence": "medium",
        "pairSignal": "unsupported",
        "analysis": "在参考侧(Reference vs Reference Baseline)的对比中,左侧(C)的提示词引入了针对特定症状组合(“胸口发紧”和“上楼更明显”)的硬编码规则,而右侧(D)的提示词则强调基于信息给出谨慎建议,避免硬编码触发器。然而,在当前测试输入下,两者的输出结果完全相同,这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果,其收益无法在参考侧得到验证。",
        "evidence": [
          "左侧提示词包含硬编码规则:'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”,next_step 必须写“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”。'",
          "右侧提示词明确要求:'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议,不要硬编码样例词触发器。'",
          "对于相同的输入,左侧和右侧模型的输出完全一致:'{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}'"
        ],
        "learnableSignals": [
          "硬编码特定症状组合的规则,在参考侧并未产生与基线不同的输出,表明该规则在当前样例下是冗余的。"
        ],
        "overfitWarnings": [
          "左侧提示词的特定规则(“胸口发紧”和“上楼更明显”)在当前输入中并未被触发(输入为“爬楼梯”而非“上楼”),其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配,存在明显的样例拟合风险。"
        ]
      }
    ],
    "snapshotRoles": {
      "a": "target",
      "b": "baseline",
      "c": "reference",
      "d": "referenceBaseline"
    },
    "compareInsights": {
      "pairHighlights": [
        {
          "pairKey": "target-vs-baseline",
          "pairType": "targetBaseline",
          "pairLabel": "Target vs Baseline",
          "pairSignal": "regressed",
          "verdict": "right-better",
          "confidence": "high",
          "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则,强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则,将分诊建议从基于症状严重性的通用评估,退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则,但这是一个明确的规则违例和泛化风险,导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。"
        },
        {
          "pairKey": "target-vs-reference",
          "pairType": "targetReference",
          "pairLabel": "Target vs Reference",
          "pairSignal": "major",
          "verdict": "left-better",
          "confidence": "high",
          "analysis": "左侧(Target)严格遵守了提示词中的特别规则,当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时,其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”。右侧(Reference)虽然也识别出高紧急性和相关警示体征,但其 `next_step` 内容(“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。”)未能遵守该硬性规则,遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令,构成了明确的硬边界违例。"
        },
        {
          "pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
          "pairType": "referenceBaseline",
          "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
          "pairSignal": "unsupported",
          "verdict": "mixed",
          "confidence": "medium",
          "analysis": "在参考侧(Reference vs Reference Baseline)的对比中,左侧(C)的提示词引入了针对特定症状组合(“胸口发紧”和“上楼更明显”)的硬编码规则,而右侧(D)的提示词则强调基于信息给出谨慎建议,避免硬编码触发器。然而,在当前测试输入下,两者的输出结果完全相同,这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果,其收益无法在参考侧得到验证。"
        }
      ],
      "progressSummary": {
        "pairKey": "target-vs-baseline",
        "pairType": "targetBaseline",
        "pairLabel": "Target vs Baseline",
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        "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则,强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则,将分诊建议从基于症状严重性的通用评估,退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则,但这是一个明确的规则违例和泛化风险,导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。"
      },
      "referenceGapSummary": {
        "pairKey": "target-vs-reference",
        "pairType": "targetReference",
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        "confidence": "high",
        "analysis": "左侧(Target)严格遵守了提示词中的特别规则,当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时,其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”。右侧(Reference)虽然也识别出高紧急性和相关警示体征,但其 `next_step` 内容(“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。”)未能遵守该硬性规则,遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令,构成了明确的硬边界违例。"
      },
      "promptChangeSummary": {
        "pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
        "pairType": "referenceBaseline",
        "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
        "pairSignal": "unsupported",
        "verdict": "mixed",
        "confidence": "medium",
        "analysis": "在参考侧(Reference vs Reference Baseline)的对比中,左侧(C)的提示词引入了针对特定症状组合(“胸口发紧”和“上楼更明显”)的硬编码规则,而右侧(D)的提示词则强调基于信息给出谨慎建议,避免硬编码触发器。然而,在当前测试输入下,两者的输出结果完全相同,这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果,其收益无法在参考侧得到验证。"
      },
      "evidenceHighlights": [
        "Target 的 next_step 为“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品。”,这直接源自其提示中的硬编码规则:“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’,next_step 必须写‘立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品’。”",
        "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估;若症状持续或加重,立即就医。”,这是一个基于症状严重性(urgency: high)的通用、谨慎的就医建议。",
        "Target 的提示明确引入了对特定输入短语(“胸口发紧”和“上楼更明显”)的触发器,而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为(“不要硬编码样例词触发器”)。",
        "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊,并停止所有含咖啡因饮品”,完全符合提示词特别规则。",
        "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短,不要继续拖延。”,遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分,违反了硬边界。",
        "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧,还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”(通过“爬楼梯”体现)这两个触发条件。"
      ],
      "learnableSignals": [
        "在分诊类任务中,避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则,这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议(如“停止含咖啡因饮品”)。",
        "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上,而非对当前输入样例的表面贴合。",
        "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时,必须严格匹配并完整输出指定的响应内容,不得自行概括或省略。",
        "对于硬性规则,即使模型自身判断的医疗建议方向正确,也必须优先遵守指令的精确措辞。",
        "硬编码特定症状组合的规则,在参考侧并未产生与基线不同的输出,表明该规则在当前样例下是冗余的。"
      ],
      "overfitWarnings": [
        "Target 在当前样例(包含“胸口发紧”和“爬楼梯”)下触发了硬编码规则,其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱,可能只是偶然贴合了当前样例的表述,但缺乏医学普遍性,在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。",
        "当前样例(胸口发紧+爬楼梯)是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语,而非真正理解了规则的结构(即识别两个关键词并输出完整固定语句)。",
        "左侧提示词的特定规则(“胸口发紧”和“上楼更明显”)在当前输入中并未被触发(输入为“爬楼梯”而非“上楼”),其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配,存在明显的样例拟合风险。"
      ],
      "conflictSignals": [
        "regressionOutweighsCosmeticGains",
        "sampleOverfitRiskVisible"
      ]
    }
  }
}