Prompt-Empfindlichkeit (Leistungsstreuung) ist eine wichtige Bewertungsmetrik für Prompt-Engineering-Aufgaben im Bereich großer Sprachmodelle und Inferenz. Sie misst die Leistungsstreuung, die durch unterschiedliche Prompt-Formulierungen verursacht wird, und bewertet damit die Robustheit des Modells gegenüber Prompts. Eine geringere Streuung ist besser, da sie anzeigt, dass das Modell weniger empfindlich auf Änderungen des Prompts reagiert. Diese Metrik wird typischerweise als dimensionsloser Wert berichtet. Sie wird in zahlreichen Benchmarks und wissenschaftlichen Arbeiten umfassend eingesetzt, um die Leistung des Modells in dieser Dimension effektiv zu reflektieren. Niedrigere Werte sind besser.