大模型天花板 GPT-4 和最強(qiáng)競品 Claude，不光商業(yè)上競爭激烈，兩家公司的員工私下也“劍拔弩張”了起來：
約戰(zhàn)提示詞決斗，看誰能在最短時(shí)間讓 AI 完成高難度任務(wù)。
OpenAI 一方出戰(zhàn)的是思維鏈（Chain-of-Thought）開山論文的一作 Jason Wei，也就發(fā)現(xiàn)讓大模型按步驟思考就能提高推理能力的人。
他剛從谷歌跳槽到 OpenAI 不久，現(xiàn)在圈里都叫他“思維鏈哥”。
Anthropic 一方的選手 Karina Nguyen 也不簡單，畢業(yè)于 UC 伯克利，現(xiàn)在負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)構(gòu)建大模型人機(jī)交互界面。
比賽規(guī)則很簡單，通過優(yōu)化提示詞讓 AI 正確排序一組單詞，誰先完成誰獲勝。
而這不光是一場有趣的對(duì)決，還有不少圍觀的網(wǎng)友表示從中 get 到了大模型的一些新特性。
情商能提高大模型的推理能力
推理能力足夠強(qiáng)的大模型能把問題用結(jié)構(gòu)化的方式表達(dá)出來，并用結(jié)構(gòu)化的表現(xiàn)形式解決問題。
想知道這些結(jié)論是如何得出的，還是回到這場比賽本身。
提示詞大師巔峰對(duì)決
由于 Karina 表示只擅長提示 Claude，Jason 也同意讓出主場優(yōu)勢，還因?yàn)榇蜃炙俣鹊脑蜃寣?duì)面 3 分鐘。
總之經(jīng)過一番討價(jià)還價(jià)后，比賽正式開始了！
首先要了解的是，這項(xiàng)任務(wù)看起來不難，但無論 GPT-4 還是 Claude 都不能通過簡單提示詞直接完成。
（anaconda 應(yīng)該排在 anchor 前面）
Jason 首先嘗試讓 Claude 編寫一些代碼并執(zhí)行，讓它進(jìn)入編碼模式。
然鵝，失敗了。（還是 anaconda 的位置不對(duì)）
1 分鐘后 Karina 說她完成了，Jason 直接瞳孔地震。
Karina：既然是你讓了我 3 分鐘，那我也給你 3 分鐘讓你趕上。
Jason：其實(shí)現(xiàn)在我很恐慌，我作為“提示小王子”的聲譽(yù)岌岌可危。
一分鐘后……Jason Wei 想出了第二個(gè)策略：
既然首字母都是 A 就無關(guān)緊要了，那么讓 AI 先把每個(gè)單詞的首字母去掉，對(duì)剩下部分排序后再放回去。
完整思維鏈提示詞如下：
不幸的是這仍然不起作用，時(shí)間也到了，Jason 只能認(rèn)輸。
比賽結(jié)束后，Karina 也展示了她的提示詞，完全不需要什么中間推理步驟，只是先想辦法讓 AI 承認(rèn)能理解這個(gè)任務(wù)，再執(zhí)行就好了。
人類：你的任務(wù)是把列表按字母順序排列后輸出到里…… 你明白了嗎？
AI：明白了
人類：列表如下……
Jason 很困惑，這居然行得通？并嘗試在自家大模型上找回場子。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)他的方法對(duì) GPT-4 確實(shí)有效，GPT-4 可以編寫正確的 Python 代碼并給出正確結(jié)果。
One More Thing
雖然輸了比賽，但 Jason 作為科學(xué)家還是從中分析出一些結(jié)論。
Jason Wei 表示，這場戰(zhàn)斗非常有啟示性。
Karina 的提示策略是讓 AI 承認(rèn)自己理解任務(wù)要求（情商）。而自己的策略是讓模型更多地進(jìn)行推理（智商）。
雙方使用的策略在各自習(xí)慣使用的語言模型上都取得了成功。
所以，究竟是我們?cè)谟?xùn)練語言模型，還是語言模型在訓(xùn)練我們？
最后，還有網(wǎng)友又出了一個(gè)新題目：
如果你能讓它創(chuàng)作一首“philish 詩歌”（每個(gè)詞的長度與圓周率的后續(xù)數(shù)字相對(duì)應(yīng)），我愿為你加冕稱王
（我已經(jīng)嘗試了幾個(gè)月了）。
你覺得解決這個(gè)問題要靠 AI 的情商還是智商？不如也來親自試試。
參考鏈接：
[1]https://twitter.com/_jasonwei/status/1661781745015066624
本文來自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：西風(fēng)
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