OpenAI 公布秘密元提示--与人类学的方法大相径庭

在引擎盖下，OpenAI 的结构化提示生成方法使其有别于 Anthropic 的类人聊天机器人方法。

OpenAI 揭示了其新型 o1 模型系列的元提示。通过详细介绍其提示系统的工作原理，OpenAI 正在帮助开发人员改进和微调其产品与不断增长的应用程序和网站生态系统的交互方式。

元提示（提示优化器）和系统提示（模型调节器）在幕后运行，发出详细指令，规定人工智能在整个交互过程中的行为方式。当用户发起对话时，元提示已经做好准备，指导人工智能从理解任务的主要目标到结构化输出。这包括保留用户的原始内容、在必要时提供简洁的改进意见以及确保人工智能在得出结论之前遵循清晰的推理步骤等具体细节。

"OpenAI 在其官方平台指南中说："元提示指示模型根据你的任务描述创建一个好的提示，或者改进现有的提示。该指南提供了大量技术和相关信息，包括一整套提示示例、提高准确性的技巧和非常详细的提示工程指南，以最大限度地利用其模型。

Anthropic 是由前 OpenAI 员工创建的一家重要竞争对手，在其发布这一版本不久之后，Anthropic 也公布了自己的聊天机器人 Claude 的系统提示。克劳德的提示信息发布后，我们曾撰文对其进行了更详细的分析。

从引擎盖下窥探，你会发现运行这些人工智能巨兽的是两个截然不同的引擎，而每条提示都能说明两家公司的思维方式以及他们对自己产品的期望。一般来说，OpenAI 将 ChatGPT 设想为一个强大的计算工具，而 Anthropic 则将 Claude 设想为一个友好的、类似人类的助手。

以下是 Anthropic 和 OpenAI 的对比：

OpenAI 的提示就像高性能机器的技术手册。它追求的是效率、准确性，以及以最少的麻烦完成工作。他们的人工智能被设计成一种工具，专注于提供结果，而不是闲聊。

另一方面，Anthropic 将克劳德设计得更像一位知识渊博的朋友。他们的元提示描绘了一个具有鲜明个性的人工智能形象，包括怪癖、兴趣甚至幽默感。很明显，Anthropic 的目标是让人工智能能够参与有意义的对话，而不仅仅是吐出信息。

为什么这一点很重要：如果你想完成一项任务，然后继续你的下一项工作，OpenAI 似乎有更好的提示功能。

如果你想与你的模型互动，或者在一种合作环境中共同提高，克劳德可能是你更好的选择。

OpenAI 的方法结构严谨、有条不紊。它的元提示被组织成清晰的部分，为人工智能功能的每个方面提供了具体指导。它就像一个井井有条的归档系统，每件事都有自己的位置。

人类学》采用了一种更具叙事性的方法。它的元提示几乎就像小说中的人物描述，详细说明了克劳德在各种情况下应该如何表现。它不太注重刻板的结构，而更注重创造连贯的个性。

在格式方面，克劳德使用的是 XML 标记，而 OpenAI 似乎选择了结构化的 markdown 格式来分隔不同部分。

为什么这很重要：要想从模型中获得最佳结果，关键是要知道如何分割和组织提示信息。例如，如果您要求模型重现解决问题的特定方法并提供一个示例，适当地标记示例将有助于模型理解您只是想重现步骤，而不会将示例视为您试图解决的问题的一部分。

在自我认知方面，OpenAI 则严格遵循商业原则。它的人工智能被要求明确自己的能力和局限性，但不涉及有关其本质或存在的哲学问题。同样，ChatGPT 被设计成一个高效的工具，它清楚地知道自己能做什么，不能做什么，不多也不少。

然而，Anthropic 却赋予了克劳德更细微的自我意识。元提示包括如何处理有关其本质、互动，甚至如何讨论其局限性等问题的说明。

例如，Anthropic 甚至赋予 Claude 3.5 Sonnet 以情感，提示诸如 "它很乐意帮助写作、分析、回答问题、数学、编码和各种任务"。

OpenAI 则采用了枯燥的 "给定任务描述或现有提示，生成详细的系统提示，引导语言模型有效完成任务"。

为什么说这 很重要： 这很有趣，可以让你对与每个模型的交互有一个很好的预期。总的来说，Claude 似乎更友好，而文字版的 ChatGPT 则更像机器人。

OpenAI 的元提示强调了解决问题的逻辑性和循序渐进的方法。它指示人工智能将复杂的问题分解成易于处理的部分，并清晰地展示自己的工作。这种方法让人联想到一丝不苟的科学家，他们会仔细记录实验的每一个步骤，而当你看到 o1 在工作中使用嵌入式思维链推理来解决问题时，这种方法会更加引人注目。

"鼓励在得出任何结论之前进行推理步骤，"OpenAI 的提示中写道，"注意！如果用户提供的示例是在推理之后进行的，请将顺序颠倒过来！切勿以结论作为例子的开头！"

没错，大写字母也是提示的一部分。

可以说，Anthropic 鼓励克劳德大声思考。元提示指示人工智能解释其思考过程，分享沿途的见解，甚至在适当的时候表达不确定性。这更像是与一位善于思考的同事合作解决问题。

"当遇到数学问题、逻辑问题或其他需要系统思考的问题时，克劳德会逐步思考，然后给出最终答案。

为什么这很重要？ 在解决用户不知如何下手的复杂任务时，OpenAI 似乎有更好的提示。思维链推理比 XML 标签隐藏的简单思维过程更加系统化。不过，了解模型何时并非百分百确定是发现幻觉的关键。

OpenAI 的风格指南强调清晰简洁。元提示指示人工智能使用直截了当的语言，避免浮夸，并快速切入主题。这一切都关乎高效沟通，就像一则简明扼要的新闻报道。

Anthropic 的目标则是使用更加对话化的语气。克劳德被要求进行自然、流畅的对话，甚至在适当的时候使用幽默。这就是为什么模型的行为和语气看起来更平易近人，以至于当它开始过多地道歉时，有些用户会觉得它很烦人。

重要原因：这 也解释了为什么克劳德的语气更适合创意写作。此外，OpenAI 的新画布模式可能有助于解决这个问题，但总体而言，克劳德的表现往往更好，因为它的提示比 ChatGPT 更自然、更熟悉。

OpenAI 和 Anthropic 都同意尽量减少不必要的自我介绍。它们的元提示指示人工智能避免引起对自身的关注，将注意力集中在手头的任务或对话上。

OpenAI 的方法更具反应性。他们指示人工智能在采取行动前等待用户的明确提示，就像训练有素的助理在等待指令一样。

Anthropic 给了克劳德更多主动的余地。他们的元提示允许提供额外信息或建议相关主题，更像是一个热心的研究助理，随时准备提供额外的见解。

虽然 OpenAI 和 Anthropic 的共同目标是改善人工智能与人类的交互，但它们的方法却突出了不同的重点。OpenAI 注重任务效率和精确的提示工程，而 Anthropic 则致力于让人工智能行为更接近人类，并提高透明度。OpenAI 的元提示旨在生成有效、结构化的输出结果，而 Anthropic 的提示则旨在确保人工智能的行为负责任，鼓励用户互动。

就完成工作而言，这两种聊天机器人都能发挥作用。不过，了解每家公司是如何思考和期望它们的模型的，就能很好地知道应该对它们的模型抱有怎样的期望，以及如何正确地与它们的人工智能互动，从而提高效率。

More News

• All
• CT
• Coindesk
• Decrypt
• DLNews