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探索智能压缩与prompt技巧的深度解析,揭示AI时代沟通的新范式。 核心内容: 1. Prompt技能的重要性及其在AI时代的价值 2. 智能压缩的概念及其在人类思维和语言中的应用 3. 清晰费曼型prompt与极致压缩型prompt的对比分析
毫无疑问,prompt技能是ai时代的一种元技能,目前已经至关重要,以后只会越来越重要。
但是,具体怎样的prompt才是好的prompt?如何训练自己的prompt能力?市面上存在截然不同的观点。
我观察到存在一种 对“不明觉厉型prompt”的崇拜。这类prompt通常极度浓缩,甚至人类读不懂,但是看起来很牛逼,所以追求者众。
这与我使用chatgpt两年半的经验和思考 截然相反。这种冲突如此剧烈,且意义重大,所以我费曼一下我的(可能是错误的)思考,抛砖引玉,与你讨论。
这类prompt的一大特点是“极度压缩”。所以先谈谈压缩(compression)。
压缩是智能的体现/特征,这是毫无疑问的。
压缩即智能:更好的压缩,代表更深层的理解。
智能即压缩(intelligence as compression):更好的预测,更好的 predict next token(让你感动的那种好),前提是更好的压缩。
一句话总结:智能的本质就是压缩和预测。智能本质上是一种高效的压缩与预测系统。我们的思维、记忆、学习,其实都是在通过压缩信息并预测未来。
llm 范式的人工智能,把人类知识压缩到一个万亿参数的模型中,然后跟随你的指令和 prompt,进行高质量预测。
不但llm的智能是压缩,人类的智能何尝不是一种压缩?语言是人类知识的压缩算法,所有语言的本质都是对信息的概念化压缩。从神经科学角度看,人类的大脑学习本质上是信息的压缩过程。甚至,写作的核心也是对复杂思想的压缩和提炼,这与智能的压缩属性一致。
智能是压缩,但是,在我看来:写prompt真没必要追求“极度浓缩”,甚至嘴碎一点,哪怕啰嗦,也要尽可能追求清晰。
这也是我在实践费曼技巧时建立的原则:清晰性(清晰表达,清晰思考)是第一原则。
prompt的关键是费曼,而费曼好坏的第一判断标准是清晰性。
准确性?全面性?我啰嗦了?根本没那么重要。
使用chatgpt 两年半,我愈发确定一定以及肯定:和 chatgpt 聊天,真不应该追求那种过于压缩的表达,追求深奥牛逼,不明觉厉,但实际上没必要,反而 增加了普通人使用 chatgpt 的阻力和心理障碍。
实际上,使用 chatgpt 应当是最没门槛的学习和思考方法,有嘴就行,慢慢带上脑子。
对极致压缩 prompt 的学习和追求,导致了很多人浪费了很多(本来应该实际使用 chatgpt的) 时间和精力。
极致压缩型/不明觉厉型prompt,和 清晰费曼型/说人话型prompt,不是技巧层面的区别,而是底层理念的分野。
根本问题:
到底什么样的prompt,才是好的prompt?
为什么清晰费曼型prompt优于极致压缩型prompt?理由是什么?
首先,是 语境(context):人与人的交流,人与llm的交流,除了 指令(instruction)本身,还应当包括理解指令所必需的 上下文/语境。极致压缩的prompt,几乎必然会导致context类信息的损失,llm只能猜测,容易跑偏。而费曼型prompt,把背景、目标、限制条件说完整,llm推理路径更短、更稳。
其次,认知负荷(cognitive load):极致压缩型prompt,写的人费劲,反复雕刻字数,设计出人类读不懂的内容结构(甚至是编程语言),读的人(包括llm)要反复解压缩、补全隐含信息。但是,费曼型prompt,虽然嘴碎了一点,但是好处是把隐含信息显式化,双方都省脑力。
其实,压缩型prompt到底好不好,中国人应该最容易明白。文言文,就是典型的极致压缩的文本风格。文言文好不好理解?从现在的白话文说话风格回到文言文说法风格,你是爽了还是疯了?
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