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鹭羽 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

全网刷屏的Claude系统提示词⑧，结果被卡帕西大神当场抓虫⑭？⑪！

事情是这样的⑱。

一夜之间⑰，近1.7万字系统提示词——包含24000个token⑲，详细定义了模型行为⑧、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了⑤！

这事儿一出❷，网友蜂拥而至速速围观❸，甚至亲切地称呼这次意外泄漏事件是提示技术的金矿⑥。

就在此时▓，大神卡帕西发现了华点：LLM学习缺少主要范式⑥？

随即他提出系统提示学习新范式——模拟人类经验积累过程⑬，将系统提示嵌入权重①。

简单总结一下②，就是模拟人类学习⑧，为LLM提供备忘录功能⑤，让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能③，记录通用的问题解决知识和策略❶。

新范式一石激起千层浪⑫，有人表示赞同⑬，也有人开始着手分析新范式帮助LLM畅玩Minecraft的可行性：

当然也有人持反对意见⑦，认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱⑱，也无法保证模型不会错误地理解提示⑳。

具体是怎么一回事呢⑩？别急⑤，接下来让我们一起来回顾整个事件❶。

Claude系统提示词曝光

据揭露❸，完整的Claude系统提示词包含16739个字❸，也就是110kb④。相比之下⑬，ChatGPT中的OpenAI的o4-mini的系统提示仅有2218个字⑥，约为Claude的13%⑤。

具体内容也相当有趣②，不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好①，还包含了大量全局的问题解决策略⑰，例如下面这个解决经典LLM问题“草莓单词里有几个‘r’字母”：

系统提示告诉LLM如何回复用户提示▓，类似于LLM的“设置”选项⑩，定义用哪种语气回应⑦，以及补充训练数据中所没有的上下文信息⑧。

以下是Claude的提示组件构成：

其中最大的组件是工具定义⑩，由MCP服务器进行信息填充▓。与标准的API不同❸，MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程⑭。

此外②，其余提示近80%的内容都与工具有关⑤，都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的④。

在提示词文档的最后还包含一些热修复①，指出了常见的LLM陷阱⑮，例如关于川普的总统就职信息：

根据该提示①，Claude的可靠知识截止于2024年10月❸，此后发生的事件或新闻都以人为热修复或使用网络搜索工具来补充❸。

利用系统提示学习构建新范式

在读完Claude系统提示词文档后▓，Karpathy火速发表了一篇小作文——LLM学习缺乏主要范式④，并称之为系统提示学习⑯。

传统学习范式基于强化学习⑤、监督学习等预设框架被动优化❶，问题的解决只依赖于强化学习嵌入权重⑱，实际并不理解用户输入⑮。

新范式与强化学习类似⑦，但采用直接编辑提示而非梯度下降的学习算法⑯。

其强调构建系统提示符供自身使用⑯，让预处理获取知识⑬、微调塑造行为习惯❷、系统提示学习制定策略⑰，使LLM可以根据实时反馈和情景需求调整和完善响应策略⑮。

举个栗子⑪，现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公①，只有短期的碎片记忆②，无法形成新的长期记忆①。

而新范式仿照正常人类学习过程⑱，即当你遇到一些问题并尝试解决后⑮，你也许会用专属于你的“系统提示”记住解决策略③，在下一次遇到同类问题时⑤，你就会自然而然想到：也许你可以泛化使用上次那种解决方案①。

通过经验-明确的策略-习惯性权重的流程③，LLM可以像人类一样记笔记⑮，将知识转化为直觉⑪，达成实践学习⑯、逻辑推理的范式转变⑭。

利用系统提示学习可以有效实现测试时间训练⑰，同时始终可以被人类审查⑲，并且保证更少的安全隐患②。

系统提示学习在未来还标志着自主AI系统正在发展自身的计算意识❷，将超越传统学习范式的边界⑦，为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能▓。

当然③，Karpathy也明确指出新范式的实现还有更多有待解决的细节④，例如编辑系统的运行问题❸、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等❷。

对此④，广大网友展开了激烈的讨论⑳。

例如有网友提出可以补充一个记忆层以实现系统提示学习④。

也有网友直接抛出了自己在记忆文档方面的研究结果：

也有人质疑LLM缺乏持续学习的本质④，让它无法从自身思维中学习⑤，系统提示学习并不能从根本上解决⑬，还需要寻找更为有效的思维模式❷。

那么你的看法是什么呢③？欢迎在评论区留言讨论～

系统提示词链接：https://raw.githubusercontent.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/refs/heads/main/claude.txt

参考链接：

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