大模型相同提示詞輸出分歧：多數團隊誤判為錯誤，其實是未明確定義隱含需求

• 當同一個模型與提示詞產生不同的輸出時，開發團隊常直覺認為其中一個答案是錯誤的，並急著修補提示詞。 • 作者指出，這類分歧通常是因為提示詞留下未釐清的隱含問題，導致模型在兩次執行中做出不同的潛在選擇。 • 例如在沒有指定受眾的摘要任務中，模型可能一次產生技術性摘要，另一次產生白話文摘要，兩者皆為有效解讀。 • > 「與其問『哪個輸出是正確的』，不如問『模型在兩次運行中做了什麼不同的潛在選擇，而這個選擇是否曾被明確指定』。」 • 受眾、衝突目標間的優先順序、表達自信度與格式假設，都是常見未在提示詞中被界定清楚的維度。 • 實務建議在重寫提示詞前，先對兩者進行差異分析（diff），找出實際變化的維度。 • 將模型輸出的變異視為潛在規格不足的信號，直接針對該維度進行規範，往往比盲目調整提示詞更能有效解決不一致的問題。