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曹冰夏 2025-05-14 【财经】 9196 人已围观
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⑲,结果被卡帕西大神当场抓虫❷?⑱!
事情是这样的④。
一夜之间⑬,近1.7万字系统提示词——包含24000个token⑨,详细定义了模型行为①、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄露了⑲!
这事儿一出⑥,网友蜂拥而至速速围观⑭,甚至亲切地称呼这次意外泄漏事件是提示技术的金矿⑤。
就在此时③,大神卡帕西发现了华点:LLM学习缺少主要范式⑳?
随即他提出系统提示学习新范式——模拟人类经验积累过程③,将系统提示嵌入权重⑮。
简单总结一下⑩,就是模拟人类学习⑬,为LLM提供备忘录功能⑨,让LLM拥有自主反思用户问题的“记忆”功能⑳,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⑯,有人表示赞同②,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③,认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱②,也无法保证模型不会错误地理解提示⑮。
具体是怎么一回事呢⑰?别急①,接下来让我们一起来回顾整个事件⑨。
Claude系统提示词曝光
据揭露⑪,完整的Claude系统提示词包含16739个字⑳,也就是110kb⑲。相比之下⑳,ChatGPT中的OpenAI的o4-mini的系统提示仅有2218个字⑮,约为Claude的13%❷。
具体内容也相当有趣⑦,不仅详细阐述了Claude基本的行为风格和偏好⑪,还包含了大量全局的问题解决策略⑬,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⑥,类似于LLM的“设置”选项⑤,定义用哪种语气回应⑩,以及补充训练数据中所没有的上下文信息⑰。
以下是Claude的提示组件构成:
其中最大的组件是工具定义⑨,由MCP服务器进行信息填充⑪。与标准的API不同③,MCP向LLM提供关于指令的详细说明教程❸。
此外①,其余提示近80%的内容都与工具有关⑩,都详细说明了在与用户的交互场景中Claude是如何作用的⑲。
在提示词文档的最后还包含一些热修复⑩,指出了常见的LLM陷阱②,例如关于川普的总统就职信息:
根据该提示⑯,Claude的可靠知识截止于2024年10月⑧,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⑫。
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⑥,Karpathy火速发表了一篇小作文——LLM学习缺乏主要范式⑳,并称之为系统提示学习⑨。
传统学习范式基于强化学习⑦、监督学习等预设框架被动优化⑬,问题的解决只依赖于强化学习嵌入权重⑩,实际并不理解用户输入⑤。
新范式与强化学习类似⑲,但采用直接编辑提示而非梯度下降的学习算法③。
其强调构建系统提示符供自身使用⑪,让预处理获取知识❷、微调塑造行为习惯❷、系统提示学习制定策略⑧,使LLM可以根据实时反馈和情景需求调整和完善响应策略⑲。
举个栗子⑨,现在的LLM就像电影《记忆碎片》的主人公▓,只有短期的碎片记忆⑨,无法形成新的长期记忆❸。
而新范式仿照正常人类学习过程⑪,即当你遇到一些问题并尝试解决后⑨,你也许会用专属于你的“系统提示”记住解决策略⑥,在下一次遇到同类问题时⑨,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⑬。
通过经验-明确的策略-习惯性权重的流程❶,LLM可以像人类一样记笔记⑳,将知识转化为直觉⑰,达成实践学习▓、逻辑推理的范式转变⑫。
利用系统提示学习可以有效实现测试时间训练⑩,同时始终可以被人类审查⑮,并且保证更少的安全隐患❷。
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⑩,将超越传统学习范式的边界⑪,为真正的自我迭代乃至于AGI提供了可能①。
当然⑨,Karpathy也明确指出新范式的实现还有更多有待解决的细节②,例如编辑系统的运行问题⑲、知识如何从显性系统文本转变为习惯性权重等▓。
对此④,广大网友展开了激烈的讨论▓。
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①。
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①,让它无法从自身思维中学习③,系统提示学习并不能从根本上解决▓,还需要寻找更为有效的思维模式⑰。
那么你的看法是什么呢⑧?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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