非常好的问题！这确实是影响模型性能的关键因素。
🎯 简短答案：最好保持一致！
但实际情况有细微差别，让我详细解释：
📊 为什么 Prompt 一致性很重要
1. 模型学到的是"模式"
```python
# 训练时的 prompt
training_prompt = """
System: You are a helpful assistant.
User: {question}
Assistant: {answer}
"""
# 如果推理时用不同格式
inference_prompt = """
Q: {question}
A:
"""
```
👆 模型可能会困惑，性能下降！
2. 你的情况分析 🔍
看你的问题：
所有预测都是 $0.9$ → 很可能是 prompt 不匹配导致的！
模型可能在等待不同的触发词或格式
🔧 实际中的灵活性
✅ 必须一致的部分
```python
# 这些要保持一致：
- 角色标记：<|im_start|>, <|im_end|>
- 关键指令词：Yes/No, 违规/不违规
- 输入顺序：Rule → Comment → Question
```
🔄 可以微调的部分
```python
# 这些可以略有不同：
- 具体措辞：轻微改动OK
- 附加说明：可以加但不要冲突
- 格式化：空格、换行的小调整
```