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Prompt Design at Scale: How Format, Instruction Count, and Context Length Shape Instruction Adherence and Hallucination in Large Language Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Study tests how instruction count, format, and context length affect LLM compliance and hallucination across five models using a controlled synthetic corpus.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building production systems who need empirical guidance on prompt design choices currently made with little evidence.
- Achtung
- Results are model-specific and sometimes contradict expectations; markdown showed no consistent advantage, and token overhead varies by format and context length.
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- language model
- prompt
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Synthetic User Simulation
- Context Engineering Frameworks
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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