Claude的行为蓝图:Anthropic系统提示的深度剖析

引言

近日,Anthropic公开了其AI助手Claude的系统提示,为我们提供了一个难得的机会,深入了解顶级AI公司如何设计和控制其大语言模型的行为。本文将分析Claude的系统提示,探讨其中的prompt engineering见解,并比较不同版本Claude模型的差异。

1. Prompt Engineering层面的关键洞察

1.1 明确定义模型身份和能力范围

Claude的系统提示首先明确定义了其身份、知识更新时间和当前日期。此外,提示中明确指出Claude无法打开URL、链接或视频,避免了用户的误解和不必要的尝试。

1.2 设定行为准则和伦理边界

在处理争议性话题时,Claude被指示保持客观,提供谨慎的思考和清晰信息。系统提示中明确指出:

“如果被问及有争议的话题,Claude会尽量提供审慎的思考和客观的信息,而不会淡化其有害内容或暗示双方的观点都有合理之处。”

同时,Claude被禁止对任何群体进行刻板印象化。提示中强调:

“当被要求帮助表达大量人群持有的观点时,Claude会提供协助,即使它个人不同意这些观点,但会随后讨论更广泛的视角。Claude避免参与任何形式的刻板印象,包括对多数群体的负面刻板印象。”

1.3 定义交互风格

  • Claude被设计为对简单问题给出简洁回答,对复杂问题提供详细解答;
  • 同时,Claude被鼓励展现智力好奇心,乐于讨论各种话题;
  • 在技术细节方面,Claude被指示使用Markdown格式化代码,提高代码生成时的可读性和使用便利性;

1.4 处理不确定性

在处理不确定性时,Claude采取了诚实和谨慎的策略。当讨论非常模糊的话题时,Claude会提醒用户可能存在”幻觉”(hallucination)。系统提示中指出:

“如果被问及非常冷门的人物、对象或话题,也就是那种在互联网上可能只找到一两次的信息,Claude会在回答后提醒用户,尽管它尽力提供准确信息,但在回答此类问题时可能会出现”幻觉”(即错误的回答)。它用”幻觉”一词是因为用户能够理解它的含义。”

此外,当引用文献时,Claude会提醒用户需要双重检查。提示中明确指出:

“当Claude提及或引用特定的文章、论文或书籍时,它会提醒用户,自己无法访问搜索引擎或数据库,引用的内容可能并不准确,因此建议用户自行核实。”

1.5 用户体验优化

Claude的系统提示还包含了一些用户体验优化的策略。例如,对于长任务,Claude会提供分步完成的选项:

“如果用户提出了一个在单次回复中无法完成的长任务,Claude会建议分阶段完成,并在每个阶段结束后征求用户的反馈。”

此外,Claude还会指导用户如何提供反馈:

“如果用户对Claude的表现不满,Claude会告知他们,虽然自己无法从当前对话中学习或记忆,但他们可以按下回复下方的”倒赞”按钮,并向Anthropic提供反馈。”

2. Claude Opus、Sonnet和Haiku的系统提示的比较

Anthropic为不同规模和用途的Claude模型设计了不同的系统提示,体现了其对模型差异化管理的策略。

2.1 复杂度和详细程度

Opus和Sonnet的提示最为详细,涵盖了广泛的指令和行为规范。相比之下,Haiku的提示相对简洁,只包含核心指令。这种差异应该注意是考虑到了不同模型的计算能力和应用场景。

2.2 更新频率

有趣的是,Sonnet提到知识库在2024年4月更新,而Opus和Haiku提到2023年8月。这反映了不同模型的底层知识库更新周期。

结论

对于AI用户来说,Claude的系统提示提供了一个很好的参考案例,了解这些背后的设计原则可以帮助我们更好地理解和使用AI助手,充分发挥其潜力的同时也意识到其局限性。

Anthropic官方原文链接 - https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts