# Adam's Law：用模型训练时见过的高频词写提示，效果更好

> 原标题：Adam's Law：用高频词写Prompt效果更好

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-05-29T04:11:34.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/30328
- 原文：https://x.com/berryxia/status/2060212428584202428

## 摘要

FaceMind 团队在 100 种语言和四类核心任务上做了实验，结论很简单：保持意思不变，把提示词或微调文本换成预训练语料里出现频率更高的说法，大模型的表现会明显提升。他们把这个规律叫 Adam's Law（文本频率定律），相当于给数据工程补上了“频率”这个维度。原理不复杂——高频表达让模型在自己最熟悉的概率空间里干活，输出质量自然更稳。不过正文没披...

## 推荐理由

我会先打个折：正文没披露具体用了哪些模型、数据集和效果提升的幅度，所以没法判断这个“更好”到底好多少、在什么规模的模型上成立。但选题本身很聪明，用 100 种语言和四类任务把“高频词有效”这个反直觉结论撑起来了，对天天调提示词的人来说是个值得自己复现一下的线索。

## 锐评

这条研究给了一个很直白的工程建议：写提示词或准备微调数据时，别追求生僻或“专业”的表达，尽量用模型在预训练语料里见得多的词。FaceMind 在 100 种语言和四类任务上验证了这个规律，结论是高频表达能让模型在它最熟悉的概率空间里干活，输出更稳。

不过正文没披露具体提升幅度有多大，也没说“高频”的阈值怎么定。这点先别太激动，因为不同基座模型的预训练语料分布不一样，一个模型里的高频词换到另一个模型可能就不是了。另外，实验覆盖的四类核心任务具体是什么也没说清楚，没法判断这个规律在推理、代码等复杂场景下是否依然成立。

还缺一个关键信息：强行把专业术语替换成高频日常词，会不会导致语义精度下降。如果为了迁就频率而牺牲准确性，那这个 trade-off 就需要量化。