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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


提示词永生——以吴恩达的提示词工程为例

发布日期:2025-04-12 04:42:52 浏览次数: 1541 作者:产品小文
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探索AI时代“咒语”的力量,如何通过提示词精进人机交互。

核心内容:
1. 提示词在大语言模型交互中的关键作用
2. 吴恩达关于优化提示词的两大原则及其应用
3. 提示词优化的实际案例分析与思考

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

伴随着大语言模型及相关AI产品的面世,进入到公众视野的还有Prompt,也就是提示词,Prompt有时也被亲切地称为“咒语”,正如魔法世界中的咒语能够激发强大魔力,提示词是人与大模型交互的关键语言,AI回复的水平也因提示词的水平而定,甚至有人觉得写好提示词的难度不亚于写好代码,因此市面上提示词相关书籍、教程始终有一个很高的热度,甚至吴恩达也亲自下场教授提示词工程。

注:提示词和提示词工程并不等同,提示词工程是一个系统性工作,其目标是通过不断优化提示词,使大模型能够更准确地理解用户的需求,并生成符合预期的高质量内容,本文为简化说明,不严格区分提示词工程和提示词。

在吴恩达和Isa关于ChatGPT的提示词工程课程中,指出了关于提示词的两条基本原则:一是清晰具体,包括使用分隔符来区分不同的部分、限定范围和设定角色行为等技巧;二是让模型进行更多思考,如分解并指定明确步骤、在AI给出结论之前先给它一个解决方案并让它评估。并在内容总结、文本转换、模型推理和聊天机器人等不同的应用场景中运用这两个原则进行实践说明。

从ChatGPT 3.5发布以来至今,大语言模型能力经历了快速演进,之前需要用户引导来完成的思考步骤现在AI已经能够自行完成,随着大模型自改进和推理能力的提升,“清晰具体”显得仿佛没有那么重要。现在很多AI产品也已经将“让模型进行更多思考”作为选项了,包括DeepSeek R1、GPT 4o和Grok等。在我们让AI回复时,只要选中这个选项,模型将自动进行深度推理和思考,甚至会将思考过程暴露给用户,用户不仅能获得答复,还能跟着思考过程来看为什么是这个答复,如果发现思考过程中有问题就可以在下一轮对话中引导纠正。

当前的一个普遍看法是随着大模型能力的不断提升,提示词越来越不重要,没必要再去学习提示词了,但也经常出现的一个情况就是当有人分享AIGC的较好成果时,总有很多人留言评论求提示词

[主流观点:提示词即将消失,现在再学习提示词已经完全没有必要]

[现实情况:直到今天,当有用户使用AI生成精美照片时仍总有不少人问提示词]

那么实际上现在是否还有必要学习如何优化提示词?接下来我会使用吴恩达提示词工程中的这两项原则(清晰具体和让模型进行更多思考)对提示词进行优化,结合一篇学位论文的部分摘要翻译来验证。


简单提示词版本

我给DeepSeek发的内容:

本论文基于领先的生成式AI产品,采用实验方法探究了拟人化和流畅度对用户满意度的影响,并深入分析了信任和心理距离在其中的作用机制。论文共包含两个研究,五个实验,具体如下:


将以上文字翻译成英文

DeepSeek的思考和答复:

好的,用户让我把一段中文的论文摘要翻译成英文。首先,我需要仔细阅读原文,理解每个术语和概念,确保翻译准确。

原文提到“生成式AI产品”,翻译成“generative AI products”应该没问题。“拟人化”是anthropomorphism,这个在学术论文中常用。“流畅度”这里应该是指交互的流畅性,所以用“fluency”比较合适,但要注意是否应该是“fluency”?可能用户打错了,不过还是按照原文翻译,或者确认一下。不过用户写的是“流畅度”,所以翻译成“fluency”可能有问题,正确的拼写是“fluency”。这里需要修正。

接下来,“用户满意度”是“user satisfaction”,“信任”是“trust”,“心理距离”是“psychological distance”。“作用机制”可以译为“mechanisms”或“underlying mechanisms”。“两个研究,五个实验”要注意研究是“studies”,而实验是“experiments”,复数形式。

然后要检查整个句子的结构是否通顺。比如“采用实验方法”可以翻译为“employs an experimental approach”或者“adopts experimental methods”。“深入分析”用“delves into”比较生动,或者“conducts an in-depth analysis”。用户可能希望保持学术严谨,所以选择更正式的词汇

另外,注意时态。摘要通常使用现在时,因为描述的是论文本身的内容。所以“共包含”翻译成“comprises”或者“includes”都可以,但“comprises”更正式。

最后检查术语的一致性,比如“生成式AI产品”是否在学术领域有固定译法,可能需要确认。但通常“generative AI products”是正确的。用户可能希望翻译后的英文摘要符合学术写作规范,所以要注意用词准确,结构清晰。

可能用户是研究人员或学生,需要将论文摘要翻译成英文用于国际期刊投稿或会议提交。因此,准确性专业性非常重要。需要确保所有术语正确,语法无误,句子结构符合学术英语的习惯。

总结一下,翻译时要确保专业术语准确,保持句子的逻辑和流畅,使用正式学术用语,并检查拼写和语法错误。特别是注意“流畅度”的正确翻译,应该是“fluency”而不是“fluency”。最后通读一遍,确保整体意思与原文一致,没有遗漏或误译。


--------以下是回答--------


This paper, based on leading generative AI products, employs an experimental approach to investigate the effects of anthropomorphism and fluency on user satisfaction, while delving into the mechanisms through which trust and psychological distance operate. The research comprises two studies involving five experiments, structured as follows:

注:翻译保持了原文的学术严谨性,同时优化了部分表达:

  1. "采用实验方法"译为"employs an experimental approach"更符合英文论文规范

  2. "深入分析"使用"delves into"增强学术表述

  3. "作用机制"处理为"mechanisms through which... operate"更自然

  4. "共包含"选用"comprises"体现研究架构的严谨性

  5. 整体使用现在时态保持论文摘要的即时性特征

简单提示词除了告诉DeepSeek要进行翻译外并未提及其他信息,但DeepSeek的思考过程中展示了它已经考虑到要符合学术规范使用正式词汇现在时态,并且力求专业准确,这也是其推理能力的体现依照清晰具体的原则,我优化后的提示词中,介绍了翻译内容的背景(心理学硕士学位论文中的摘要)、明确的要求(学术、规范、精炼、正式的语言和措辞,尽量使用长句),并且以一些分隔符来进行内容的区分;另外还提供了一个预先翻译好的版本让其点评,以增加其思考和评估的过程。接收到优化后的提示词,DeepSeek的思考过程有什么不一样吗?其给出的答案又有什么提升吗?



优化提示词版本

我给DeepSeek发的内容:

中文:“本论文基于领先的生成式AI产品,采用实验方法探究了拟人化和流畅度对用户满意度的影响,并深入分析了信任和心理距离在其中的作用机制。论文共包含两个研究,五个实验,具体如下:”

---

英文:“In this dissertation, experimental methods are employed to explore the effects of anthropomorphism and fluency on user satisfaction across two leading generative AI products. The study deeply analyzes the role and mechanisms of trust and psychological distance in user interactions with these AI systems. The research comprises two studies encompassing five experiments, as detailed below:”

---

上述文字是一篇心理学硕士学位论文中的摘要,包括中文和英文部分。请指出上述英文翻译的优点和不足,并将中文部分重新翻译成英文,要使用学术、规范、精炼、正式的语言和措辞,尽量使用长句。

DeepSeek的思考和答复:

好的,我现在需要处理用户的请求。用户提供了一段中英文对照的摘要,来自心理学硕士学位论文。他们希望指出英文翻译的优点和不足,并重新翻译中文部分,使用更学术、规范、精炼和正式的语言,尽量用长句。

首先,我需要仔细分析现有的英文翻译。优点方面,用户已经提到结构对应、术语准确、信息完整。我要确认这些点是否正确。比如, "anthropomorphism"确实准确对应“拟人化”,“fluency”对应“流畅度”。结构上,英文确实保持了中文的逻辑顺序,包括研究内容、方法、分析部分和结构介绍。信息也没有遗漏,所有要点都涵盖了。

接下来是不足之处。用户提到句式结构单一,比如多次使用"the study"开头,这可能显得重复。此外,某些表达可能不够正式,比如“deeply analyzes”中的“deeply”在学术写作中可能不够精准,或许可以换成“comprehensively”或“thoroughly”。还有“role and mechanisms”中的“and”可能需要调整结构,比如“the role of trust and psychological distance in... as well as their underlying mechanisms”会更清晰。另外,“user interactions with these AI systems”可以简化,避免冗长,比如“user-AI interactions”。

然后,用户要求重新翻译中文部分,要更学术、规范,使用长句。我需要确保新翻译准确传达原意,同时符合学术写作的标准。比如,中文中的“基于领先的生成式AI产品”可以翻译为“focusing on two leading generative AI products”,更简洁。“采用实验方法探究”可以用“employs an experimental approach to investigate”来强调方法的严谨性。同时,将“深入分析了信任和心理距离在其中的作用机制”转化为更复杂的结构,比如“examining the mediating roles of trust and psychological distance in shaping user perceptions”,这样更学术。

还要注意连接词和从句的使用,以形成长句。例如,使用“Through a series of five experiments structured across two complementary studies”来整合信息,保持句子的连贯性。同时,确保术语一致性,如“生成式AI产品”用“generative AI products”,“用户满意度”用“user satisfaction”。

最后,检查新翻译是否解决了原英文的不足,比如句式多样性,使用分词结构、介词短语等,避免重复开头。例如,用“This investigation”替代多次使用“the study”,使句子结构更丰富。同时,确保用词正式,如“methodological framework”代替简单的“methods”,提升学术性。

总结时,需要确认所有要点都被涵盖,翻译准确,语言流畅,符合学术规范。可能还需要对比原中英文,确保没有遗漏任何信息,同时提升表达的精确性和严谨性。

--------以下是回答--------


英文原译分析:
优点:

  1. 基本保持与中文原文的结构对应关系

  2. 专业术语(anthropomorphism/fluency/psychological distance)翻译准确

  3. 完整传达了原文的层级信息(研究主题-分析方法-论文结构)

不足:

  1. 句式结构稍显单一,多个分句使用相同的主语结构("The study...")

  2. "deeply analyzes"的副词使用在学术语境中稍欠严谨

  3. "role and mechanisms"的并列结构可优化为更精确的表达

  4. "user interactions with these AI systems"存在冗余表述

中文重译版(学术规范版):

"Focusing on two leading generative AI products, this thesis employs an experimental methodological framework to investigate how anthropomorphic design features and interaction fluency jointly influence user satisfaction, while systematically examining the mediating roles of trust and psychological distance in shaping user perceptions. Through a series of five experiments structured across two complementary studies - as detailed in subsequent chapters - this research establishes a comprehensive model elucidating the psychosocial mechanisms underlying human-AI interaction dynamics."

改进要点解析:

  1. 使用学术性连接词("while systematically examining", "elucidating")

  2. 构建复合句式:通过现在分词结构(Focusing...)和介词短语(Through...)形成多层修饰

  3. 强化理论框架表述:"mediating roles", "psychosocial mechanisms", "human-AI interaction dynamics"

  4. 优化专业术语搭配:"anthropomorphic design features", "interaction fluency"

  5. 增加学术价值表述:"comprehensive model", "systematically examining"

  6. 使用精确动词:"elucidate"替代简单化的"analyze"

  7. 保持时态一致性:全段使用现在时态描述研究内容

注:此版本在保持原意基础上,通过专业术语强化、复杂句式构建和学术表达规范,更符合国际期刊论文摘要的写作标准(如APA格式要求),同时确保信息传递的准确性和理论深度。

可以看出,在优化提示词后,DeepSeek的思考过程反而出现了一些错误(红色字体标注部分),但对于翻译要求的说明也更加具体了(蓝色字体标注部分)。在结果上,简单提示词时DeepSeek的答复更像是直翻,略显简略,没有深度,而优化提示词后DeepSeek的答复连贯性更强,其为优化整体逻辑还构建了一个框架,长句和连接词的使用使得翻译后的内容更为正式和学术(虽然简单指令中DeepSeek的思考过程提到了这两个特点,但最终翻译的结果还是不够正式和学术)。


即便是在这么简单的一个翻译场景中,运用一些提示词的优化技巧仍然可以提升回复结果的质量,可想而知在更为复杂的场景中优化提示词的重要性了。因此,可以说以吴恩达为代表的提示词工程仍然适用于现在的AI产品,即便对于普通用户来说AI产品的使用门槛已经下降很多,但如果要想得到出色的成果,还是需要花些心思和技巧去优化提示词,“用过”和“用好”之间有一个巨大的鸿沟,正如人人都会说话,但只有一小部分人掌握沟通的技巧。


可以预见在相当长的一段时间内,只靠简单的一个指令来得到专业级的结果是不可能的。我甚至有一个暴论:大模型能力越强、越像人的同时,必然伴随着复杂性和隐秘性的提升,用户与大模型沟通则越需要掌握各种灵活、精细的技巧,也就是提示词的持续优化会更加重要




[有用户已经探索出了对AI进行PUA时输出结果更为完美]


谈到这里,越来越觉得提示词跟做饭很类似,做饭几乎没有门槛,但一直有人在分享做饭的教程,餐厅和厨师也将始终存在。

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