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2025年03月16日

  在逆向提示词过程中,最常用的微调技巧是:将英文提示词翻译成中文,同时保证两者效果一致。

  你们可能觉得这个任务非常简单,实际上对于复杂的提示词来说,特别是用于直接面对C端客户的AI应用场景,难度是相当大的。

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  在接下来的文章中,举个实际例子来说明下,给大家分享如何在不影响模型输出结果的前提下将英文提示词翻译成中文提示词。

  提示词翻译后的问题

  在第二篇逆向工程文章里,我使用了OpenAI官方博客上教育相关的英文提示词作为素材。虽然我也在中文提示词上进行了多次实验,但效果都不理想。原因是提示词本身就很复杂,翻译后的版本效果更是难以达标。如果以这为基础进行逆向工程,就更难保证最终效果了。

  下面,让我们回顾一下OpenAI原始提示词的表现:

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  当我使用GPT-4将这些提示词翻译成中文后,出现了一个关键问题:ChatGPT对其中的某个指令产生了误解。具体的错误如下:

  原英文提示的目的是让ChatGPT依次提出四个问题,每提一个问题就等待用户的回答,然后再提下一个问题。

  然而翻译成中文后的提示词在表面上似乎传达了相同的意图,但ChatGPT还是理解成了另外的意思。

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  优化翻译提示词的方法

  为了分析这两种提示词之间的差异,我让ChatGPT执行了一系列A/B测试。结果显示,ChatGPT并不能自动识别这个问题。A/B测试效果不截图了,只分享下提示词,有需要的可 中文最新版wps的下载入口在哪里以用最新官方的wps的下载入口在哪呢。

  以下是A/B测试的prompt:

  通过手动识别问题,我引导Chat GPT进行了深入的分析,他似乎找到了答案并且也给出了解决方案:

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  进一步我让ChatGPT生成了一个针对翻译问题的终极解决方案

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  最后我们得到红框里的提示词片段,再结合之前我积累的一些翻译提示词的指令块,得到下面这个相对完整的完美翻译提示词的提示词:

  验证效果

  我们运行了这一改进后的提示词,可以看到下面红框部分,确实在描述上特别强调了逐步问问题的指令要求,验证结果如下,:
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  最后,通过使用这个特定的翻译器进行翻译,我们得到了与英文版相同的输出结果:

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  如果你详细看过之前的逆向提示词工程的文章,应该可以看出,这整个解决提示词翻译问题的过程,其实是逆向工程的一种应用。

  通过比较中英文提示词的不同执行结果,成功地改进了提示词的翻译质量,并且把改进过程设计成了专门的英文提示词翻译器。

  最后,一个小建议:如果可能,尽量使用英文的提示词。如果需要生成中文内容,只需在英文提示词的末尾添加“Respond with Chinese”即可。

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