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这次我们来聊聊 Prompt. 本来想取一个类似“提示词不存在了…”#xff0c;或是“再见#xff0c;Prompt 课程…”的标题#xff0c;但最近很多大佬的谬赞让我感…#封面手绘于本科期间当年在知乎上写的第一篇关于 AI 的文章就用的这个封面聊表纪念。
这次我们来聊聊 Prompt. 本来想取一个类似“提示词不存在了…”或是“再见Prompt 课程…”的标题但最近很多大佬的谬赞让我感到诚惶诚恐后来想想还是算了。
从 2022 年 11 月起刚刚入门 NLP 的我开始研究大模型期间也学习过一些论文以及一些提示词书写框架。
以下是我这一年半以来混迹大模型上中下游沉淀出的一些思考。 我整理了一个流程图概括了这一年多我看到的 Prompt 的一些发展。 图 1-1 Prompt 发展脉络图
在最早期少数爱好者经过不断的尝试根据经验加之一些前沿论文的探究学习总结了许多能让大模型输出更好效果的提示词技巧和框架爱好者不断增加教程不断完善渐渐诞生了许多 KOL 以及提示词社区。
再后来大概 2023 年 6 月左右以文心一言和科大讯飞为代表各家大模型产品开始内嵌了许多“助手”即基于 Prompt 创建完成的 Bots.平台还加上了一些 UGC 的玩法靠大赛/教学等激励方式涌现了许多丰富的 Bot本质上是将 Prompt 社区做到了自家产品里。
作为一个 toC 产品给用户不断提供新颖的 Bot 的策略是对的但当时一些厂商过于追求数量可能是为了发布会装逼体验过后会发现绝大部分 Bot 没有任何意义提效类的经常出错娱乐类的经常出戏。
随着模型能力的不断迭代以及 Agent 的不断迭代后来 OpenAI 发布了 GPTs各家也一个接一个地推出了“商店”或是“广场”比如最近 Kimi 推出了 kimi. 发展到现在Bot 的创建也不只局限于 Prompt还衍生了外挂知识库、调用 API工作流创建等等玩法而曾经的那个 Bot 或是助手也被很多家换了个新名字——智能体。
与此同时许多厂商也推出了使用“”或是“/”即可在对话框中快捷唤起提示词模板或是 Bot. 图 1-2 文心一言对话框获取 Prompt 图 1-3 Kimi 对话框获取 Bot
在一些平台上用户也可以收藏 Prompt 作为常用语。 图 1-4 Kimi 对话框设置常用语
这是一个入口级的提升用户无需查阅多次打开三方提示词网站或是个人笔记在大模型平台上就能一站式完成。但是这只解决了收藏和使用的问题没有解决创作的问题。
于是业界逐渐往提示词自动优化方向发展什么是提示词自动优化即用户属于简单的自然语言后AI 会自动优化这段 Prompt.
一种是用户看不到的即大模型自身根据用户输入后黑盒式做了一些分析用户无感知。还有一种是用户能看到的可以二次调整的比如扣子和 Claude. 图 1-5 扣子 Bot 创建页面
实现提示词的自动优化最简单粗暴的方式就是用 Prompt 来优化 Prompt专家通过设计一套固定且适合自身大模型的提示词用户上传的 Prompt 会被润色且结构化。
此外还有一些更复杂的提示词自动优化的方法比如 APEAutomatic Prompt Enginnering、OPROOptimization by Prompting、AutoPrompt 等等。 图 1-6 Prompt 方法大全
而具体实现的一些算法原理可以去查看上图中方法对应的论文。 图 1-7 《大语言模型》一书第十章 我认为长期来看研究提示词的群体只限于相关学者以及一小撮热爱者。
普通人深究提示词框架和书写技巧意义不大且未来靠教学 Prompt 变现不是一门好生意。
原因有三
第一提示词技巧的可迁移性较差相同的提示词在不同的模型上表现能力不同甚至在同一模型的不同更新版本上表现能力也不同。比如现在很多主流的技巧都是基于 GPT4 的但很多方法迁移到国产大模型当中得到的效果非常一般。如果模型能力不行提示词写的天花乱坠又有什么用以及如果 GPT5 来了模型足够智能现在这些技巧还有多少用武之地
第二让所有用户都来学习如何写出高质量的提示词并不现实。从用户体验的角度来看各家大模型一定是往“即使是最简单的自然语言也能让用户得到满意的回答”的方向发展。在模型的智能化程度还未达到下一个高点之前像扣子等平台的提示词自动优化就是一个很好的当下最优解。
第三模型朝着 AGI 发展未来语音交互会成为主流。语音交互的场景更加丰富效率也更高用户总不可能念出来上百字的提示词内容吧未来模型对话一定是开袋即食的。
基于以上观点我认为提示词社区的发展空间也不大。
随着各家模型和平台不断迭代入口已经被其垄断了用户创建、学习、分享等行为会在该平台实现闭环没有再上三方网站的必要。拿去年名噪一时的 FlowGPT 举例现在也已经全面 Character.ai 化了充斥着各种 AI 虚拟陪伴的 Bots. 图 2-1 FlowGPT 官网截图
而最近也没怎么听过身边的朋友谈论 PromptPort另一个之前比较火的提示词社区了。
还记得 JinaAI 很早就做了一个名为 PromptPerfect 的项目即自动优化用户上传的提示词我认为这个产品夹杂在用户和模型之间生存空间也很受限。toC 目前用户的选择非常多样又有多少人愿意付费优化自己的 PrompttoB 的话以目前大模型这个内卷程度大模型公司自己估计就端到端完成了。 图 2-2 PromptPerfect 测试截图 在这一年半里我见证了许多朋友凭借对 Prompt 的研究有拿到了融资的有拿到了黑客松冠军的也有知识变现近百万的也有从一般程序员成长为 AI 圈 KOL 的有成为高校讲师的有成功出版第一本书的…
尽管有的 Prompt 的项目烂尾了尽管有的教程内容也有些过时了但这些勇于尝试的人在这样一个时期在这样一个风口上终究是拿到了一些结果。
那么下一个风口是什么呢
或许是 Agent 吧。
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