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提示詞佈局影響小型模型判斷程式碼缺陷
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AI 綜述
2026年10月26日，DEV Community 報道一項初步測試，檢視提示詞佈局如何影響小型模型判斷程式碼缺陷。測試涵蓋 Gemma 2B 和 Qwen 1.5B，兩者均為 4-bit 模型，並使用 6 個程式碼片段。Qwen 在 36 次測試中全部回答 YES；Gemma 的準確率為 52.8%，只比一律回答 YES 的基準多答對一題。加入要求模型回答 UNSURE 的指示，亦未令模型棄答。報道指出，這只是涵蓋兩款小型模型及有限程式碼片段的初步測試，不能據此推論 7B 以上模型的表現。
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最新進展10月26日 18:56
測試顯示，Qwen 36 次全答 YES，Gemma 準確率為 52.8%。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月26日
- DEV Community提示詞佈局如何左右小型模型對程式碼缺陷的判斷
實測顯示，Gemma 2B 和 Qwen 1.5B 對程式碼缺陷的判斷會受提示詞佈局影響，Qwen 更在 36 次測試中全部回答 YES。Gemma 的準確率僅 52.8%，只比一律回答 YES 的基準高一題；加入要求回答 UNSURE 的指示，亦未令模型棄答。研究只涵蓋 6 個程式碼片段及兩款小型 4-bit 模型，屬初步測試，不能據此推論 7B 以上模型。
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