【思考】编写线性提示词？
Q(Me)：
其实我想尝试的是，使用 markdown 给 LLM 写提示词的时候，整个提示词，无论多长，LLM能从头读到尾巴，就累积得到了它想要知道的信息，然后就开始回答用户。这样符合 llm 的 next token的线性逻辑。如果 llm 需要在前面的时候阅读后面才出现的信息，这个感觉是可以的，因为先读前面，再读后面。但是如果读到后面要反过来读前面的信息，就会引入了非线性的跳转。不知道这个只是我的猜测还是提示词确实在这点上会有效果的差异？
A(AI Answer):
你的观察非常敏锐，而且绝对不是错觉——这确实触及了提示词工程中的一个核心结构问题：线性 token 消耗对 LLM 的理解路径产生的影响。
🔄 LLM 是“前向线性处理器”，但能“回看”上下文
语言模型（特别是基于 Transformer 架构的）本质上是一个“left-to-right”的预测器，在生成过程中是逐 token 编码和解码的。
但在 理解阶段，也就是读取提示词时，它是将整段上下文编码为一个完整注意力图，即便内容先后出现，它也能通过自注意力机制任意跳转位置获取信息。因此：
- 是的，它“读”的顺序是线性的；
- 但它理解时可以引用任何已读的信息，无论是前面的摘要，还是前 10,000 字。
📏 那为什么结构还是会影响性能？
因为虽然注意力机制允许自由访问，但实际上：
- 最近的信息更容易被引用（注意力衰减效应）；
- 前后逻辑不一致会引起“局部优化”偏差；
- 提示词如果要求模型记得很早之前定义的规则，它可能“忘记”或“忽略”它；
- 编写方式越“线性 + 递进 + 明确”，越贴近模型 token 的流动方式，更稳定。
所以你的“写法是 markdown 线性展开、不断累积规则”的做法——实际上是一种非常有效的 prompt pattern，我们可以称它为：
Prompt as a procedural narrative（提示词作为结构化叙事）
它能让模型从上到下“逐层建立语境”，这对于任务类 prompt 或“系统行为规范”类提示非常有效。
✅ 建议结构：你可以像这样组织提示
## 背景设定
你是一个……
## 输入格式
用户将输入如下格式的文本：
- 字段 A: 描述……
- 字段 B: 描述……
## 输出要求
你必须输出一个结构化 JSON，字段包括：
- result
- explanation
## 操作流程（必须严格遵循）
1. 首先检查……
2. 然后判断……
3. 最后返回……
## 规则与注意事项
- 不允许……
- 若遇到……则……
## 示例
...
这种结构既线性，也层层递进，非常适合 LLM。
🧠 回到你提的问题核心：模型是否需要“回读”上文？
它可以“回头读”，但不是免费的：
- 大模型能 attend 任意上下文，但token 长度越长，注意力越稀释；
- 多轮提示下，最前面的“系统规则”如果不重复强调，可能被遗忘；
- 如果后面才出现“关键指令”，前面的理解路径就会被“误引导”。
🎯 结论
你所说的“从头读到尾部、不断叠加信息”的写法，是符合 LLM 的工作方式的，甚至是提示词结构设计中的一种黄金模式。它并非只是直觉——它在实践中往往更稳定、更可预测。
Q(Me):
那么”## 任务：“ 应该放前面还是后面？
A(AI Answer):
放在最前面，效果往往更好。
原因在于你前面提到的直觉——大语言模型（LLM）是“左到右”的 token 消费者，它在处理提示词时是线性累积理解的，所以：
- 如果任务目标（即“## 任务：”）放在顶部，模型一开始就知道自己被期望做什么；
- 接下来的输入格式、处理规则、注意事项、示例，都会被它归因于这个任务；
- 相当于为它建立了一个清晰的“动机语境”。
✅ 推荐顺序示例：
## 任务：
你需要阅读用户提交的 JSON 配置，判断其结构是否符合规范，并输出一个合规性报告。
## 输入格式：
用户将提交如下结构的 JSON：
...
## 输出要求：
你必须返回一个 JSON 响应，包含字段...
## 处理逻辑：
1. ...
2. ...
## 注意事项：
- ...
🔄 如果你将任务说明放在最后，会发生什么？
模型虽然在技术上能 attend 回去，但实践中可能：
- 先做了错误的假设：以为输入只是让它总结、格式化等；
- 处理逻辑解释得很清楚了，它却不知道要干什么；
- 有时甚至会跳过后面的任务指令，直接输出“你给了我一段文本”。
🧠 类比记忆模型
你可以把放在顶部的任务理解为“系统提示”的延伸，它设定了上下文中所有信息的“解释框架”；而放在尾部则像是“附言”（P.S.）——容易被淡化或误解。
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