來自Andrej Karpathy的最新洞察,以及一份意外曝光的Claude系統提示詞引發的思考
Andrej Karpathy提出一個觀點:我們當前的LLM學習范式中,至少缺失了一個重要環節。他將其暫稱為“系統提示詞學習”(System Prompt Learning)
他認為:
預訓練(Pretraining)是為了讓LLM掌握海量知識
微調(SL/RL)則是為了塑造其習慣性行為
這兩者都涉及模型參數的改變。但Karpathy指出,很多人類學習更像是“系統提示詞”的調整:遇到問題、想出辦法,然后用明確的語言“記住”下次如何應對。比如,“當遇到這類問題時,我應該嘗試那種方法。” 這更像給自己寫備忘錄,是全局性的問題解決策略,而非針對特定用戶的零散記憶。Karpathy打了個比方:LLM目前就像《記憶碎片》里的主角,我們還沒給它配備“便簽本”或“草稿紙”
這種新范式如果能實現,將非常強大且數據高效。因為一個由知識引導的“復盤”階段,其反饋維度遠高于簡單的獎勵標量
Claude的“天書”級系統提示詞
Karpathy的這番思考,部分源于對Claude系統提示詞的觀察。最近,Claude的系統提示詞被一位用戶“套”了出來,內容之詳盡令人咋舌:
長度驚人:約17000詞,110kb大小。相比之下,OpenAI o4-mini的系統提示詞僅約2200詞(15.1kb),只有Claude的13%左右
Claude的系統提示詞地址:
https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/blob/main/claude.txt
這份龐大的提示詞里都有些什么呢?
1.工具定義 (Tool Definitions):這是最大頭,信息主要來自MCP服務器。MCP服務器不僅提供API,還詳細說明了LLM何時及如何使用這些工具。提示詞中列出了14種不同工具。例如,一個簡單的網頁搜索工具定義可能只有幾行,但像Google Drive搜索工具的描述就超過1700詞
2.工具使用指南:除了MCP提供的工具定義,還有大量關于如何及何時使用這些工具的指令,散布在“引用說明”、“工件說明”、“搜索說明”和“Google集成注意事項”等部分。比如,反復提醒Claude不要對其已知信息使用搜索工具(可見這是個頑固問題)
值得注意的是,Karpathy認為這種內外分離是合理的“關注點分離”:MCP包含通用工具信息,適用于任何程序;而非MCP部分則針對聊天機器人應用的特定需求。這是標準程序設計思路在提示詞工程上的應用
總計,近80%的提示詞內容都與工具的使用和定義相關
3.“熱修復”與行為規范 (Claude Behavior & Hotfixes):這部分更像是我們傳統理解中的系統提示,規定了Claude的行為方式、回應風格和禁忌。其中不乏針對LLM常見“陷阱”的“補丁”:
?計數問題:“如果Claude被要求計算單詞、字母和字符數,它會先分步思考,明確地給每個計數對象編號,完成計數后再回答。”——這顯然是為了解決類似“strawberry里有幾個r”這類LLM常見難題
?經典謎題:“如果Claude遇到經典謎題,它會先逐字引用所有約束條件,確認不是變體。”——防止LLM被稍作修改的經典邏輯題繞進去
?知識更新:“特朗普是現任美國總統,于2025年1月20日就職。”——鑒于Claude知識截止日期是2024年10月,這條信息顯然是硬編碼的
?詩歌創作:Karpathy最喜歡的一條:“如果被要求寫詩,Claude會避免使用陳詞濫調的意象、隱喻或可預測的押韻。”
Claude這份巨細的系統提示詞,恰恰印證了Karpathy的觀點:目前大量的問題解決策略,是工程師們手動寫入系統提示的。而Karpathy認為,這些本不應完全依賴人工,也不應立即或完全通過強化學習(RL)融入模型權重
理想情況下,這些策略應通過“系統提示詞學習”產生。這種學習過程類似于RL的設置,但學習算法不同(編輯提示詞 vs. 梯度下降)。LLM的系統提示詞中,有相當一部分可以通過這種方式“自我撰寫”,就像LLM為自己寫一本解決問題的指南。
當然,這其中還有很多細節待明確:編輯如何工作?編輯系統本身能否學習?如何像人類一樣,將顯性文本知識逐漸內化為習慣性權重?
Claude的系統提示詞,無疑是提示工程復雜性的一個縮影。Anthropic通過大量使用XML風格標簽來增強可讀性(這對人還是LLM更友好值得商榷),以及其MCP服務器的發明和采用,都是其管理這種復雜性的努力。但這也引出新問題:如何進行版本控制?這些“熱修復”是逐個添加還是批量評估后上線?什么時候才需要“推倒重來”?
這份提示詞也再次提醒我們:聊天機器人遠不止模型本身,其背后是不斷積累、迭代優化的指令、工具集和精心設計
參考:
https://x.com/karpathy/status/1921368644069765486
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