这次我们来聊聊

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

这次我们来聊聊

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。

2022

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。

Prompt

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

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

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

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.

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

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.

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

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。

Prompt

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

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

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。

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

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

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。

2-2

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

KOL

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。

Agent

。

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