提示工程对药物毒性预测影响分析
原文标题：Analysis of Prompt Engineering for Drug Toxicity Prediction
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研究分析提示工程在药物毒性预测中的重要性，发现LLM的自然变异超过提示微调的影响。通过改变角色、结构和规则解释构建提示，LLM生成的特征用于机器学习，但性能提升有限。相比之下，使用化学信息学代码提取特征显著改善模型性能，表明提示工程在生物信息学应用中需谨慎。
- 问题
- LLM对提示措辞敏感，其在药物毒性预测中提示工程是否真正有效存疑。
- 方法
- 通过改变角色、提示结构和规则解释构造提示，让LLM生成特征再喂给机器学习模型，并与化学信息学代码提取特征对比。
- 结果
- LLM自然变异超过提示微调影响；改用化学信息学代码提取特征后模型性能大幅提升。
- 影响
- 提示工程在生物信息学特征提取上收益有限，工程师应优先用领域专用工具而非依赖LLM生成数值。
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