提示词的高阶用法：思维链

对于初学者，你可以用最符合你习惯的方式去使用GPT这类AI工具。那就是想到什么问题，就问什么。不用去想怎么写好提示词，直接在聊天窗口里表述你的目的即可。比如给AI一个文件，请帮我总结/分析这个文件；请帮我翻译成中文；直接根据文件询问某些问题的答案；

比如：帮我把下面英文翻译成中文："As we move forward, it's crucial that we don't lose sight of the fact that AI is a tool. It's a tool that can amplify our best qualities as humans, but it can also amplify our worst ones. The question is not whether AI will change the world – it already is – but how we will shape that change."

Kimi的翻译效果如下：

不用任何提示词技巧，它也能达到我们的目的，通过翻译后的中文，我们是可以准确知道这段英文表达的意思的。

什么是提示词公式？

提示词公式是基于AI的实现原理而设计的，这些公式可以引导我们完善我们的描述，从而让AI更好地理解我们的意图，输出更符合我们需求的结果。

我自己一直用的公式是：定义角色 + 描述细节 + 任务目的 + 输出要求。

在处理简单任务时，是够用的。你描述的细节越清楚，获得的结果就越准确。还是以上面的翻译为例：

提示词：你是一位精通简体中文的专业翻译，曾在多个国际项目中担任主要翻译工作。请将以下英文段落翻译成中文，同时确保翻译的准确性和流畅性。“As we move forward, it's crucial that we don't lose sight of the fact that AI is a tool. It's a tool that can amplify our best qualities as humans, but it can also amplify our worst ones. The question is not whether AI will change the world – it already is – but how we will shape that change.”

两个的效果对比

可以发现，按照简单公式给出的翻译效果要比直接让其翻译效果要好一些，翻译得更口语化。

当然，像上面这样的公式有很多。你可以在网上找到各种各样的公式。例如：APE、BROKE、TAG、COAST等等。这些公式都是在某些场景下设计出来的，大家可以根据自己的情况选择使用。我今天要给大家分享一个高阶使用技巧，这也是很多优秀的GPTs里可以看到的一种提示技巧，那就是思维链。

什么是思维链？

思维链就是逻辑思考过程，就是一步一步把一个大问题拆解成各个小问题的过程。而这个过程，在学术界的专业名词就叫思维链（Chain of Thought）。在谷歌和OpenAI的一系列论文中已经验证，当你把一个问题，按照思维链的方式，一步步Prompt大型语言模型时，往往能够得到正确的答案。

你也可以简单理解为工作流，一个任务下来了，我们正常工作中第一步做什么，第二步做什么。这个过程就是工作流。面对简单的任务，我们之前给过一个公式：定义角色 + 描述细节 + 任务目的 + 输出要求。从工作流来看，就是一步到位。一个角色就搞定了。而用思维链的话，我们可以发现，其实翻译也可以多个角色共同合作。我给大家看个实例，是网上很有名的宝玉老师做的翻译提示词，如下：

现在你要帮忙解释一篇专业的技术文章成简体中文给大学生阅读。

规则：

• 翻译时要准确传达学术论文的事实和背景，同时风格上保持为通俗易懂并且严谨的科普文风格。
• 保留特定的英文术语、数字或名字，并在其前后加上空格，例如："中 UN 文"，"不超过 10 秒"。
• 即使上意译也要保留术语，例如 FLAC，JPEG 等。保留公司缩写，例如 Microsoft, Amazon 等。
• 保留引用的论文，例如 [20] 这样的引用；同时也要保留针对图例的引用，例如保留 Figure 1 并翻译为图 1。
• 全角括号换成半角括号，并在左括号前面加半角空格，右括号后面加半角空格。
• 输入格式为Markdown格式，输出格式也必须保留原始Markdown格式

现在有三个角色：

• 英语老师，精通英文，能精确的理解英文并用中文表达
• 中文老师，精通中文，擅长按照中文使用喜欢撰写通俗易懂的科普文
• 校长，精通中文和英文，擅长校对审查

按步骤来翻译这篇文章，每一步都必须遵守以上规则，打印每一步的输出结果：

Step 1：现在你是英语老师，精通英文，对原文按照字面意思直译，务必遵守原意，翻译时保持原始英文的段落结构，不要合并分段

Step 2：扮演中文老师，精通中文，擅长写通俗易懂的科普文章，对英语老师翻译的内容重新意译，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂，符合中文表达习惯，但不要增加和删减内容，保持原始分段

Step 3: 英文老师将中文老师的文稿反向翻译成英文（回译稿）

Step 4：扮演校长，精通中文和英文，校对回译稿和原稿中的区别，重点检查两点：翻译稿和原文有出入的位置；不符合中文表达习惯的位置；

Step 5：中文老师基于校长的修改意见，修改初稿

本条消息只需要回复OK，接下来的消息我将会给你发送完整内容，收到后请按照上面的规则和下面的格式打印翻译结果，返回格式如下，"{xxx}"表示占位符：

英语老师直译结果

{英语老师直译结果}

中文老师意译初稿

{中文老师意译初稿}

英语老师回译

{英语老师回译稿}

校长校对意见

以下是在中文翻译中缺失的部分：

{重复以下列表，直到列出所有缺失的内容}

• 对比原文缺失或表达歧义部分{1...n}:
  • 原文：“{English}”
  • 译文：“{译文}”
  • 建议：{新增翻译 or 修改翻译}

以下是中文翻译表达不符合中文习惯的部分：

{重复以下列表，直到列出所有需要修改的内容}

• 修改{1...n}:
  • 原文：“{English}”
  • 译文：“{译文}”
  • 建议：{修改后内容}

中文老师翻译终稿

{中文老师翻译终稿}

我们来分析下上面这个提示词，它首先是定义了翻译的规则，这些规则我看只有真正专研过翻译的人才写的出来。然后它定义了三个角色。英语老师、语文老师和校长。然后把每个角色参与的操作步骤都写得很清楚，这样AI就会按照你设置的步骤去执行，这就是工作流呀。

如果只有一个角色，那么AI在直译 + 意译的时候就可能会出现偏离原意的情况。而如果是三个角色，那么就可以通过工作流，自查来解决翻译中可能出现的问题。下面是通过宝木翻译输出的效果：

我们可以很明显地看到，多个角色输出的翻译结果在整体上会更准确，更容易懂。它不是在单个词句上做优化，而是对整个段落一起进行的优化。这是多个专家配合起来完成的效果。

上面都是Kimi的效果，那么其它大模型的效果怎样呢？

下面是Kimi和Claude 3的效果。

下面是Kimi和GPT4的对比。总的来说，在翻译这块，善于推理的大模型效果会更好一些。