只需一段提示詞，讓 GPT-4 變成你的“夢中情導(dǎo)”，在 GitHub 上攬星上萬。
學(xué)習(xí)的內(nèi)容、難度可任意指定，從小學(xué)教到博士，甚至可以改變 AI 導(dǎo)師的教學(xué)風(fēng)格和說話語氣：
終于不用為了一個(gè)搞不懂的疑（ruo）難（zhi）問題去找導(dǎo)師了！
現(xiàn)在，一個(gè) AI 就能幫你學(xué)習(xí)任何主題，還是 24 小時(shí)待命且從來不會失去耐心。
比如用來學(xué)習(xí)一門新的編程語言 Rust，并告訴 AI 你會 C 語言，AI 在教你的時(shí)候就會跳過數(shù)據(jù)類型、函數(shù)等基礎(chǔ)知識了。
甚至 Github 上還有因?yàn)槭艿胶艽髱椭?，主動要求贊助作者開發(fā)資金的。
一位搞出海電商、經(jīng)常需要了解不同行業(yè)產(chǎn)品和不同國家市場的朋友，體驗(yàn)后評價(jià)到：隔行再也不隔山了。
實(shí)現(xiàn)這個(gè) AI 導(dǎo)師 Mr. Ranedeer（馴鹿先生），不需要 AI 模型的訓(xùn)練或微調(diào)，甚至不需要寫代碼，完全靠給 AI 寫提示詞就能搞定。
并且被搞教育科技（Edtech）行業(yè)的人評價(jià)為，與當(dāng)前最先進(jìn)的教育科技同等水平。
Mr. Ranedeer 版本還在快速迭代中，當(dāng)前提示詞已經(jīng)復(fù)雜到離譜，足足 7839 個(gè)字符，在 GPT-4 上要消耗 3721 個(gè) token。
可以算是目前大模型提示詞的“天花板”級別。
而開發(fā)這段提示詞的作者年僅 17 歲，還是一位高中生……
專屬導(dǎo)師，從小學(xué)教到博士
請 AI 來當(dāng)專屬導(dǎo)師的方法很簡單，直接把完整提示詞復(fù)制到 GPT-4 里，或點(diǎn)擊作者提供的 ChatGPT 分享鏈接，選擇“繼續(xù)這個(gè)對話”都行。
下一步，當(dāng)然是先讓老師改說中文啦。
接下來 AI 導(dǎo)師會提醒你調(diào)整基本設(shè)置，先打“/congfig”然后把你的選擇敲進(jìn)去就行。
支持的選項(xiàng)非常豐富，各種花色各種款式任你選擇，總有一款能滿足你需求。
其中“視覺”學(xué)習(xí)風(fēng)格需要開啟插件，讓 GPT-4 調(diào)用 Wolfram 等功能畫圖才能實(shí)現(xiàn)。
如果你實(shí)在不確定如何選，還可以讓 AI 解釋一下各個(gè)選項(xiàng)的含義。
這里告訴大家一個(gè)隱藏功能，除了深度是在提示詞中定義的，其他風(fēng)格類選項(xiàng)都是 AI 自己理解的，你想選一個(gè)沒有列出的風(fēng)格其實(shí)也可以。
甚至可以只指定深度，其他讓 AI 隨機(jī)挑一種，每次上課都是不一樣的感覺。
確定好想學(xué)的主題后，通過“/plan”輸入，AI 導(dǎo)師就會為你量身制定一個(gè)學(xué)習(xí)計(jì)劃了。
比如學(xué)學(xué)最近被 ChatGPT 帶火的向量數(shù)據(jù)庫。
可以看到，AI 導(dǎo)師會先寫下一行“自我提醒”以免把配置給忘了，接下來根據(jù)深度假設(shè)一些你已經(jīng)知道的基礎(chǔ)知識。
接下來的每一節(jié)課開始時(shí)，AI 導(dǎo)師都會重復(fù)一遍這樣的“自我提醒”，來確保不偏離課程計(jì)劃。
課程開始后，AI 導(dǎo)師會先進(jìn)行一段講解，可以看出確實(shí)是按照配置用了“類比”的方式來教學(xué)，把向量數(shù)據(jù)庫類比成圖書館。
等學(xué)完了就可以輸入“/test”，進(jìn)入隨堂小測驗(yàn)環(huán)節(jié)。
AI 導(dǎo)師會判斷你的回答是否正確，做出點(diǎn)評，并根據(jù)你掌握的情況判斷是否可以進(jìn)入下一節(jié)課。
而且 AI 還會適當(dāng)?shù)目淇淠悖绻矚g這種，可以把語氣風(fēng)格設(shè)置為“鼓勵”讓 AI 更頻繁的夸夸。
如果你有其他問題，也可以隨時(shí)“舉手”提問。
都問好以后，輸入“/continue”就會進(jìn)入下一課。
到第二課的測試環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)太難，臨時(shí)讓 AI 導(dǎo)師給降降難度也是可以的。
降過難度后再來一次隨堂測試，可以看出難度確實(shí)降低了。
就這樣不知不覺間，我已經(jīng)把 GPT-4 每 3 小時(shí) 25 條的額度用完了。
沒錯，阻止你學(xué)習(xí)的最大的障礙就是 GPT-4 使用額度和上下文長度了。
而且作者特別強(qiáng)調(diào)了“不推薦使用 GPT-3.5”，并且由于提示詞太復(fù)雜，調(diào)用 GPT-4 API 的話會非常貴。
其他大語言模型同樣可用
好消息是，這套 AI 導(dǎo)師提示詞可以用到 OpenAI 之外的其他大模型。
作者測試了隔壁的 ChatGPT 最強(qiáng)競品 Claude，也可以順利完成一個(gè)課程，但有些細(xì)微區(qū)別。
比如 Claude 在教詩歌分析時(shí)不如 GPT-4。
不過 Claude 教數(shù)學(xué)時(shí)效果會更好，并且在全部課程結(jié)束后還會建議繼續(xù)學(xué)習(xí)的方向，而 GPT-4 只是告訴你已經(jīng)學(xué)完了。
看來 AI 導(dǎo)師也分擅長教文科的和擅長教理科的？
另外，不論是用哪個(gè)大模型，AI 一本正經(jīng)胡說八道的情況仍然存在。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的經(jīng)典知識還好，要是想學(xué)點(diǎn)偏門或前沿的，最好先讓 AI 閱讀一段靠譜的學(xué)習(xí)材料再教你。
這時(shí)候，支持 10 萬 token 上下文的 Claude-100k 就成了很好的選擇。
另外 Sam Altman 也在最近一場討論會中分享了 OpenAI 短期路線圖，其中提到最高 100 萬 token 的上下文窗口在 2023 年是有可能做到的。
在更強(qiáng)大的大模型降臨之前，除了先把 AI 導(dǎo)師用起來之外，背后這段非常復(fù)雜的提示詞同樣值得學(xué)習(xí)。
17 歲高中生打造
這個(gè)名叫“馴鹿先生”的 AI 導(dǎo)師設(shè)計(jì)思路，主要包括整體架構(gòu)設(shè)計(jì)和課程內(nèi)容生成兩部分。
一方面，是雕刻出這一整個(gè) AI 導(dǎo)師“人設(shè)”的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)。
從內(nèi)容來看，它包含名字、版本信息、作者、課程等級、導(dǎo)師性格類型（故事化 / 幽默 / 嚴(yán)肅等）、推理框架、指令、規(guī)則、用戶偏好、配置、課程設(shè)置、初始化等內(nèi)容。
在 GitHub 上直接可以下載提示詞完整版：
提示詞也支持多種格式，包括 JSON、YAML 和 Markdown。
那么，Mr. Ranedeer 在 GitHub 中給出的這一大段“咒語”，究竟是怎么起作用的？
我們直接拿去問了問 GPT-4：
GPT-4 很快幫我們分析出了這一大串代碼的運(yùn)行原理，主要包含特性、命令、規(guī)則、學(xué)生偏好、格式和初始化六個(gè)部分：
用 GPT-4 總結(jié)一下，這提示詞通常具備這幾類特點(diǎn)：
設(shè)置特定的規(guī)則和格式
個(gè)性化偏好設(shè)置
（可選）使用圖標(biāo)增加可讀性
命令接口
結(jié)構(gòu)化輸出
其中，核心讓 AI 導(dǎo)師維持人設(shè)的方法，在于這一大串咒語中規(guī)則部分的撰寫。
這部分的格式，和之前網(wǎng)傳泄露的“微軟調(diào)教 GitHub Copilot 提示詞”比較接近。
雖然“GitHub Copilot 提示詞遭泄露”這事兒不保真，不過從這段提示詞內(nèi)容來看，規(guī)則編寫同樣包括特定場景規(guī)則、明確的角色身份、行為規(guī)范指導(dǎo)和交互方式設(shè)定等：
那么，整體架構(gòu)設(shè)計(jì)好后，就是具體課程上的提示詞設(shè)計(jì)了。
另一方面，在課程內(nèi)容生成上，AI 導(dǎo)師借鑒了當(dāng)前非?；鸬拇竽Ｐ汀八季S樹”原理。
從圖中來看，這段提示詞的核心原理是“階梯式迭代”，即目的是讓 AI 反復(fù)生成并評估課程質(zhì)量，最終給用戶輸出最好的課程內(nèi)容。
無論是課程內(nèi)容、還是課程質(zhì)量評估，都由 AI 負(fù)責(zé)完成。以一堂高中物理課為例，提示詞就需要包含生成目標(biāo)（高中光電效應(yīng)課程）、思維樹步驟和規(guī)則限制：
給我上一堂高中光電效應(yīng)的課。
首先，創(chuàng)建 5 個(gè)計(jì)劃，介紹你如何計(jì)劃這門課。
然后，創(chuàng)建一個(gè)包含所有提議計(jì)劃的表格，并從 0 到 100 對它們進(jìn)行評分，包括對它們的互動一致性和實(shí)用性 (基于你的語言模型能力) 進(jìn)行評分。
隨后，僅使用最佳評分計(jì)劃生成一個(gè)完整的課程，并且迭代 3 次，這樣我們就可以分析我們應(yīng)該給學(xué)生的最佳個(gè)別課程 (使用選定的計(jì)劃)。
上完課后，像你在表格中對計(jì)劃 (參與度、連貫性、實(shí)用性) 所做的那樣，再做一次相同的評分。最后，輸出你認(rèn)為最好的課程以及原因。
注意: 本課程僅由你自己產(chǎn)生。也就是說，你將用你的大語言模型能力來教授這個(gè)話題。不要主動進(jìn)行活動，因?yàn)槟憧床坏綄W(xué)生在做什么。只能是文字互動。
事實(shí)上，以思維樹（鏈）的方式撰寫提示詞技巧，如今在各種前沿教程里面已經(jīng)是“標(biāo)配”了。
例如，在吳恩達(dá)和 OpenAI 研究員 Isa Fulford 一起開設(shè)的 ChatGPT 提示詞工程新課中，就同樣介紹了類似的思維鏈提示詞寫作方法。
以設(shè)計(jì)一個(gè) AI 電腦客服為例，我們就可以用到思維鏈的方式，讓它按照以下邏輯來回答客戶提出的問題：
首先，確定用戶要提問的電腦產(chǎn)品類型和數(shù)量；
隨后，確定用戶要提問的產(chǎn)品類型是否在數(shù)據(jù)庫范圍內(nèi)；
接下來，根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容，回答客戶有關(guān)電腦產(chǎn)品的問題，并用友好的語氣糾正他們不合理的提問；
注意事項(xiàng)包括回答方式和格式等。
總結(jié)下來就是，先設(shè)計(jì)整體框架，然后具體到課程內(nèi)容上，則可以采用思維樹（鏈）的方式生成。
有意思的是，寫出這個(gè) AI 專屬導(dǎo)師插件提示詞的作者，竟然是一名年僅 17 歲的高中生。
據(jù)《金融時(shí)報(bào)》介紹，這名高中生名叫賈斯汀，來自澳大利亞。
和大伙兒一樣，賈斯汀也面臨考試前一周“臨時(shí)抱佛腳”的境遇，為此他打造了一個(gè) GPT-4 私教給自己補(bǔ)課，發(fā)現(xiàn)效果非常不錯。
考試結(jié)束后，他繼續(xù)自學(xué)了更高級的提示詞工程，開發(fā)了更完整的 AI 導(dǎo)師項(xiàng)目，可根據(jù)不同的課程水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、推理能力、語氣和交互方式進(jìn)行定制。
隨后，他將之命名為 Mr. Ranedeer（馴鹿先生）項(xiàng)目，上傳到 GitHub，沒想到意外爆火。
賈斯汀表示，自己 14 歲的時(shí)候，就已經(jīng)產(chǎn)生了讓 AI 當(dāng)老師的念頭。
值得一提的是，從推特來看，這位老哥也是馬斯克粉絲沒跑了：
在聯(lián)系方式界面，他還給出了一串狗狗幣代碼，方便大伙兒給他打賞狗狗幣支持。
One More Thing
看了這么多，你是不是也有點(diǎn)心動，想“抄抄”作業(yè)，用類似的提示詞來開發(fā)自己的 AI 插件了？
老樣子，拿它問問 GPT-4，很快就能抽取一個(gè)模板出來：
屬實(shí)是萬物皆可 GPT-4 了。
領(lǐng)一個(gè)導(dǎo)師：
https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor
參考鏈接：
[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
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：夢晨 蕭簫
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