梦晨 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
只需一段提示词,让GPT-4变成你的“梦中情导”,在GitHub上揽星上万。
学习的内容、难度可任意指定,从小学教到博士,甚至可以改变AI导师的教学风格和说话语气:
终于不用为了一个搞不懂的疑(ruo)难(zhi)问题去找导师了!
现在,一个AI就能帮你学习任何主题,还是24小时待命且从来不会失去耐心。
比如用来学习一门新的编程语言Rust,并告诉AI你会C语言,AI在教你的时候就会跳过数据类型、函数等基础知识了。
甚至Github上还有因为受到很大帮助,主动要求赞助作者开发资金的。
一位搞出海电商、经常需要了解不同行业产品和不同国家市场的朋友,体验后评价到:隔行再也不隔山了。
实现这个AI导师Mr. Ranedeer(驯鹿先生),不需要AI模型的训练或微调,甚至不需要写代码,完全靠给AI写提示就能搞定。
并且被搞教育科技(Edtech)行业的人评价为,与当前最先进的教育科技同等水平
Mr. Ranedeer版本还在快速迭代中,当前提示词已经复杂到离谱,足足7839个字符,在GPT-4上要消耗3721个token。
可以算是目前大模型提示词的“天花板”级别。
而开发这段提示词的作者年仅17岁,还是一位高中生……
专属导师,从小学教到博士
请AI来当专属导师的方法很简单,直接把完整提示词复制到GPT-4里,或点击作者提供的ChatGPT分享链接,选择“继续这个对话”都行。
下一步,当然是先让老师改说中文啦。
接下来AI导师会提醒你调整基本设置,先打“/congfig”然后把你的选择敲进去就行。
支持的选项非常丰富,各种花色各种款式任你选择,总有一款能满足你需求。
其中“视觉”学习风格需要开启插件,让GPT-4调用Wolfram等功能画图才能实现。
如果你实在不确定如何选,还可以让AI解释一下各个选项的含义。
这里告诉大家一个隐藏功能,除了深度是在提示词中定义的,其他风格类选项都是AI自己理解的,你想选一个没有列出的风格其实也可以。
甚至可以只指定深度,其他让AI随机挑一种,每次上课都是不一样的感觉。
确定好想学的主题后,通过“/plan”输入,AI导师就会为你量身制定一个学习计划了。
比如学学最近被ChatGPT带火的向量数据库。
可以看到,AI导师会先写下一行“自我提醒”以免把配置给忘了,接下来根据深度假设一些你已经知道的基础知识。
接下来的每一节课开始时,AI导师都会重复一遍这样的“自我提醒”,来确保不偏离课程计划。
课程开始后,AI导师会先进行一段讲解,可以看出确实是按照配置用了“类比”的方式来教学,把向量数据库类比成图书馆。
等学完了就可以输入“/test”,进入随堂小测验环节。
AI导师会判断你的回答是否正确,做出点评,并根据你掌握的情况判断是否可以进入下一节课。
而且AI还会适当的夸夸你,如果喜欢这种,可以把语气风格设置为“鼓励”让AI更频繁的夸夸。
如果你有其他问题,也可以随时“举手”提问。
都问好以后,输入“/continue”就会进入下一课。
到第二课的测试环节发现太难,临时让AI导师给降降难度也是可以的。
降过难度后再来一次随堂测试,可以看出难度确实降低了。
就这样不知不觉间,我已经把GPT-4每3小时25条的额度用完了。
没错,阻止你学习的最大的障碍就是GPT-4使用额度和上下文长度了。
而且作者特别强调了“不推荐使用GPT-3.5”,并且由于提示词太复杂,调用GPT-4 API的话会非常贵。
其他大语言模型同样可用
好消息是,这套AI导师提示词可以用到OpenAI之外的其他大模型。
作者测试了隔壁的ChatGPT最强竞品Claude,也可以顺利完成一个课程,但有些细微区别。
比如Claude在教诗歌分析时不如GPT-4。
不过Claude教数学时效果会更好,并且在全部课程结束后还会建议继续学习的方向,而GPT-4只是告诉你已经学完了。
看来AI导师也分擅长教文科的和擅长教理科的?
另外,不论是用哪个大模型,AI一本正经胡说八道的情况仍然存在。
训练数据中存在的经典知识还好,要是想学点偏门或前沿的,最好先让AI阅读一段靠谱的学习材料再教你。
这时候,支持10万token上下文的Claude-100k就成了很好的选择。
另外Sam Altman也在最近一场讨论会中分享了OpenAI短期路线图,其中提到最高100万token的上下文窗口在2023年是有可能做到的。
在更强大的大模型降临之前,除了先把AI导师用起来之外,背后这段非常复杂的提示词同样值得学习。
17岁高中生打造
这个名叫“驯鹿先生”的AI导师设计思路,主要包括整体架构设计课程内容生成两部分。
一方面,是雕刻出这一整个AI导师“人设”的整体架构设计
从内容来看,它包含名字、版本信息、作者、课程等级、导师性格类型(故事化/幽默/严肃等)、推理框架、指令、规则、用户偏好、配置、课程设置、初始化等内容。
在GitHub上直接可以下载提示词完整版:
提示词也支持多种格式,包括JSON、YAML和Markdown。
那么,Mr. Ranedeer在GitHub中给出的这一大段“咒语”,究竟是怎么起作用的?
我们直接拿去问了问GPT-4:
GPT-4很快帮我们分析出了这一大串代码的运行原理,主要包含特性、命令、规则、学生偏好、格式和初始化六个部分:
用GPT-4总结一下,这提示词通常具备这几类特点:
设置特定的规则和格式个性化偏好设置(可选)使用图标增加可读性命令接口结构化输出
其中,核心让AI导师维持人设的方法,在于这一大串咒语中规则部分的撰写。
这部分的格式,和之前网传泄露的“微软调教GitHub Copilot提示词”比较接近。
虽然“GitHub Copilot提示词遭泄露”这事儿不保真,不过从这段提示词内容来看,规则编写同样包括特定场景规则、明确的角色身份、行为规范指导和交互方式设定等:
那么,整体架构设计好后,就是具体课程上的提示词设计了。
另一方面,在课程内容生成上,AI导师借鉴了当前非常火的大模型“思维树”原理。
从图中来看,这段提示词的核心原理是“阶梯式迭代”,即目的是让AI反复生成并评估课程质量,最终给用户输出最好的课程内容。
无论是课程内容、还是课程质量评估,都由AI负责完成。以一堂高中物理课为例,提示词就需要包含生成目标(高中光电效应课程)、思维树步骤规则限制
给我上一堂高中光电效应的课。首先,创建5个计划,介绍你如何计划这门课。然后,创建一个包含所有提议计划的表格,并从0到100对它们进行评分,包括对它们的互动一致性和实用性(基于你的语言模型能力)进行评分。随后,仅使用最佳评分计划生成一个完整的课程,并且迭代3次,这样我们就可以分析我们应该给学生的最佳个别课程(使用选定的计划)。上完课后,像你在表格中对计划(参与度、连贯性、实用性)所做的那样,再做一次相同的评分。最后,输出你认为最好的课程以及原因。注意: 本课程仅由你自己产生。也就是说,你将用你的大语言模型能力来教授这个话题。不要主动进行活动,因为你看不到学生在做什么。只能是文字互动。
事实上,以思维树(链)的方式撰写提示词技巧,如今在各种前沿教程里面已经是“标配”了。
例如,在吴恩达和OpenAI研究员Isa Fulford一起开设的ChatGPT提示词工程新课中,就同样介绍了类似的思维链提示词写作方法。
以设计一个AI电脑客服为例,我们就可以用到思维链的方式,让它按照以下逻辑来回答客户提出的问题:
首先,确定用户要提问的电脑产品类型和数量;随后,确定用户要提问的产品类型是否在数据库范围内;接下来,根据数据库内容,回答客户有关电脑产品的问题,并用友好的语气纠正他们不合理的提问;注意事项包括回答方式和格式等。
总结下来就是,先设计整体框架,然后具体到课程内容上,则可以采用思维树(链)的方式生成。
有意思的是,写出这个AI专属导师插件提示词的作者,竟然是一名年仅17岁的高中生。
据《金融时报》介绍,这名高中生名叫贾斯汀,来自澳大利亚。
和大伙儿一样,贾斯汀也面临考试前一周“临时抱佛脚”的境遇,为此他打造了一个GPT-4私教给自己补课,发现效果非常不错。
考试结束后,他继续自学了更高级的提示词工程,开发了更完整的AI导师项目,可根据不同的课程水平、学习风格、推理能力、语气和交互方式进行定制。
随后,他将之命名为Mr. Ranedeer(驯鹿先生)项目,上传到GitHub,没想到意外爆火。
贾斯汀表示,自己14岁的时候,就已经产生了让AI当老师的念头。
值得一提的是,从推特来看,这位老哥也是马斯克粉丝没跑了:
在联系方式界面,他还给出了一串狗狗币代码,方便大伙儿给他打赏狗狗币支持。
One More Thing
看了这么多,你是不是也有点心动,想“抄抄”作业,用类似的提示词来开发自己的AI插件了?
老样子,拿它问问GPT-4,很快就能抽取一个模板出来:
属实是万物皆可GPT-4了。
领一个导师:https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor
参考链接:[1]https://www.ft.com/content/cbd885c3-bda6-459f-8014-f76474bad8a9[2]https://twitter.com/elonmusk/status/1357236825589432322[3]https://twitter.com/marvinvonhagen/status/1657060506371346432[4]https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-building-system/lesson/1/introduction
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