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[論文解讀] PromptBridge: LLM 的提示字跨模型遷移 核心主題埃森哲這篇論文提出了PromptBridge 框架，解決「換個模型，提示詞就失效」的問題。它能讓你在一個模型上精心調優的提示詞，能夠自動、低成本地「翻譯」成另一個模型也能聽懂並高效執行的最佳版本，而無需重新進行昂貴的人工調試或模型訓練。 必須要解決的痛點：“模型漂移” · 背景：在實際業務中，由於成本、隱私、部署限製或能力需求，開發者經常需要更換底層模型。 · 問題：提示詞對模型極為敏感。一個在模型A 上表現完美的提示詞，直接搬到模型B 上，效果往往大打折扣。 · 現況：為了適應新模型，開發者通常需要重新對每個任務進行提示詞工程（反覆修改、測試），這非常耗時且昂貴。 解決方案：PromptBridge 一個無需訓練的框架。它的核心思想不是去微調模型，而是建立一個通用的“映射關係”，把源模型的提示詞轉換成目標模型的提示詞。 PromptBridge 的工作流程主要包含兩步驟： 第一步：校準－ 建立基準它只需要少量的對齊任務。 · MAP-RPE 技術：論文引進了一種稱為「模型自適應反射提示演化」的方法。簡單說，就是讓模型自己對自己進行“反思”和“迭代”，自動找出針對特定任務和特定模型的最優提示詞。 · 透過這一步，系統獲得了一組「成對」的高品質提示詞（同一個任務，在模型A 上的最佳寫法vs. 在模型B 上的最佳寫法）。 第二步：建立橋樑－ 學習映射· 利用上面得到的這些「成對」數據，PromptBridge 學習出了源模型和目標模型之間的提示詞映射關係。 · 神奇之處：一旦這個映射關係建立，當你在未來面對一個全新的、從未見過的任務時，你只需要提供源模型的提示詞，系統就能利用這個映射關係，直接生成適配目標模型的優化版提示詞。 核心優勢與亮點· 零訓練成本：不需要對龐大的LLM 進行參數微調，計算資源消耗極低。 · 即插即用：只需少量樣本校準，即可應付各種未知的下游任務。 · 通用性強：實驗表明，無論是單智能體還是多智能體場景，它都能顯著提升模型切換後的表現。 · 自動化：將原本依賴人工經驗的「改提示詞」流程變成了自動化的演算法流程。 一句話總結： 如果你想把基於Gemini 3 開發的應用程式遷移到GPT 5.1 或Claude 或其他模型，但不想重寫成百上千條提示詞，PromptBridge 就是為你準備的自​​動化「翻譯器」。 閱讀論文：