ChatGPT：我不是不会，就是不想干活。
现阶段，ChatGPT 已经成为很多人的得力助手，写文档、编代码、生成图片…… 但看似无所不能的 ChatGPT，也有其勤快的一面。
不知大家是否还记得去年年底 GPT-4 开始变「懒」的事实，比如对于用户提出的要求，ChatGPT 的响应会变得非常缓慢且敷衍，甚至还会单方面中断对话；又比如用户要求 ChatGPT 编辑一段代码，它会建议用户自己去写。
当时，OpenAI 给出的解释是模型行为是不可预测的，他们也在研究如何修复。
一种看似无解的成绩，现在另一种解释似乎正在被广大网友接受。
最近，X 上一则推文爆火，该推文（来自 Dylan Patel）意味「ChatGPT 零碎 prompt 中有 1700 个 token？如果你想知道为什么 ChatGPT 与 6 个月前的机能相比会变得如此糟糕，那是因为零碎 prompt。看看（prompt 中）这么多垃圾。『变懒』确实有 prompt 的原因。」
图源：https://twitter.com/dylan522p/status/1755086111397863777
零碎 prompt 地址：https://pastebin.com/vnxJ7kQk
随后 Dylan Patel 意味，如果读者不相信的话，可以自己试试：
这条消息迅速在各大 AI 社区传播开来，讨论量居高不下：
有网友意味：「几个月前在 ChatGPT 机能下降时，我就建议过：非常长且写得不好的零碎 prompt 更改和增加导致了大多数成绩。这些 prompt 中内置了服务退化（比如无论如何只渲染一张图像），并且还有许多模糊的指令，即使是人类也很难始终如一地遵循，比如它产生的任何内容都不应该冒犯任何人。」
「根据我的测试，零碎 prompt 越长，分配给用户精确任务的资源就越少。」另一位网友说道。
还有人意味：「没有证据表明较长的零碎 prompt 会影响输入质量，我不知道为什么每个人都认为他们比 OpenAI 更了解自己。」
从公开的角度讲，有网友意味反对秘密注入 prompt，因为「这种行为对人类视角的多样性缺乏同理心。这些东西太重要了，不能以东西所有者在不披露的情况下预先调整结果的方式使用。」
有人反驳道：「如果你想访问底层模型，可以使用 OpenAI 的 API。我不明白这有什么成绩。」
还有网友意味：「至少 OpenAI 注入的 prompt 似乎有效，我不介意那些让输入不那么刻板的 prompt—— 如果它们有效的话。」并举例说明谷歌的 Bard（Gemini Pro 版本）存在相关成绩。
有人从商用 GPT 的角度指出：「这难道不是人工智能企业塑造其 GPT 的基本方式吗？如果不给 GPT 一些恰当的指令，能否保证负责任地运行 GPT 模型？保密对于商业公司来说不是很合理吗？他们如何调整其 LLM 是有价值的知识产权。」
最后，还有网友继续抱怨「昨天我在编辑 Python 代码中遇到了这个成绩，它完成了代码的 90%，然后说最后一段逻辑太复杂了，但告诉我如何去做…… 之后我开始了一个新的聊天，给了它自己写的 Python 代码，并说这个代码不完备 —— 你可以将它所需的行增加完备吗…… 然后 ChatGPT 就毫无成绩地增加了代码。从这可以看出，ChatGPT 绝对是勤快的。」
看来，ChatGPT 的勤快成绩还需要时间解决。
参考链接：
https://news.ycombinator.com/item?id=39289350
ChatGPT system prompt is 1700 tokens?!?!? If you were wondering why ChatGPT is so bad versus 6 months ago, its because of the system prompt.
byu/n3cr0ph4g1st inOpenAI