arXiv:2611.04249v1 Announce Type: new Abstract: Understanding what kind of prompts users typically ask and how well an LLM performs on these prompt categories is crucial for LLM practitioners. The existing methods satisfy the demand by hierarchically clustering the user prompts and synthesizing the cluster names using an LLM to build a taxonomy. However, the cluster names from these methods are usually too general for humans to understand the detailed prompt distributions and identify the exact strengths and weaknesses of LLMs. In this study, we propose COMPREHEND, which automatically construc
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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人工核验：尚无核验记录
