近几年，玩过AI大语言模型的朋友可能都有一个共同的体会：每个模型的“脾气”好像都不太一样。你在ChatGPT上用得顺手的指令，原封不动地搬到Claude或者Google的Gemini上，出来的结果可能就差了点意思。这就让人很头疼，也自然会冒出一个问题：我们能不能搞一套“普通话”，一套通用的AI指令语言，让所有大模型都能听懂？
答案很简单，但可能有点让人失望：目前没有，而且短期内大概率也不会有。
这背后不是技术做不到，而是很多因素交织在一起的结果。首先，每个大模型的底层架构和训练数据从根上就不同。这就像你让一个川菜师傅和一个粤菜师傅做同一道“鱼香肉丝”。他们都能做，但因为学的手艺、用的调料、对菜的理解不一样，最后端上来的菜，味道肯定有差别。
OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、Meta的Llama系列，还有Google的Gemini，它们各自的神经网络结构、参数量、训练过程中见过的数据和“老师”（人类标注员）教的规矩，都存在差异。比如，有些模型可能在代码生成上经过了特别强化，你用写代码的思路去跟它沟通，它就特别灵光。有些模型则在长文本理解和创作上更厉害，你给它一个复杂的背景设定写小说，它就能给你惊喜。你用一套完全标准化的指令去命令它们，就像是用同一个扳手去拧所有不同型号的螺丝，总有些会拧不动或者打滑。
而且，这些开发大模型的公司本身也在互相竞争。它们都想让你多用自家的产品。为了实现这个目的，它们会不断给模型增加一些独有的功能，并且通过API（应用程序接口）把这些功能开放出来。比如，某个模型可能有一个特别好用的“函数调用”（Function Calling）功能，允许AI去调用外部工具，但它的具体实现方式和指令格式是自己定义的。如果你想用这个功能，就必须按照它家的说明书来写指令。这就形成了一种技术壁垒。如果真的有了一套通用标准，大家都能无缝切换模型，那这些公司还怎么留住用户？这和早年间不同品牌的手机用不同的充电线是一个道理，在USB-C统一江湖之前，你换个手机就得换一套充电设备。
不过，说完全没办法也不准确。虽然没有官方的通用语言，但行业里已经出现了一些“曲线救国”的方案，或者说，大家在实践中摸索出了一些通用的“指导思想”。
最常见的一种方法是使用所谓的“抽象层”框架。这里面比较有名的就是LangChain和LlamaIndex这类工具。它们的作用像一个“翻译官”或者“适配器”。你不需要直接去学习每个模型具体怎么沟通，而是用这个框架提供的一套相对统一的语言来写你的需求。然后，这个框架会在后台帮你把你的指令“翻译”成特定模型能听懂的格式。比如，你想让AI帮你总结一段文字，你只需要在框架里调用一个通用的“总结”功能，然后告诉它你要用的是GPT-4还是Claude 3。框架会自动处理那些繁琐的技术细节，把请求发给对应的模型。
这样做的好处是，当你想从一个模型换到另一个模型时，你只需要修改很少量的代码，而不是把所有指令都重写一遍。这对于需要同时使用多个模型的开发者来说，省了很多事。但是，这本质上不是一种通用的“语言”，更像是一个通用的“工具包”。它解决了部分问题，但因为多了一层转换，有时候可能会损失一些性能，或者无法使用某个模型最新、最独特的那个功能。
除了这种工具，还有一些人尝试推动更底层的标准化。比如，有人提出过类似“提示工程标记语言”（Prompt Engineering Markup Language）这样的概念，希望用一种类似XML的结构化方式来定义AI指令，把用户意图、上下文、约束条件都清清楚楚地标出来。这个想法很好，理论上也能让指令变得更清晰、更容易被机器理解。但问题在于，谁来主导？谁来推广？大公司各有各的算盘，小开发者人微言轻，这种自下而上的标准很难形成气候。AI技术本身还在飞速发展，今天你辛辛苦苦定了一套标准，明天模型一更新，可能就过时了。
所以，对于我们普通用户来说，与其去等一个不知道什么时候才会出现的“通用语”，不如掌握一些在所有主流模型上都基本管用的“沟通原则”。这些原则不是具体的代码或指令，而是对话的思路。
第一，把话说清楚，给足上下文。你不能指望AI是你肚子里的蛔虫，你得把它当成一个很聪明但对你一无所知的新同事。你要让它做什么，得先把前因后果、背景信息都交代清楚。比如，你不要只说“写个产品介绍”，而是要说“帮我写一个针对30岁左右、注重健康饮食的都市白领的燕麦片产品介绍，产品特点是高纤维、无糖、有机，50个字以内”。信息越具体，它给出的结果就越靠谱。
第二，提供范例。这在行话里叫“少样本提示”（Few-shot Prompting）。如果你想要AI按照某种特定的格式或风格来回答，最好的办法就是先给它做个示范。比如，你想让它帮你把一些零散的会议记录整理成结构化的报告，你可以先自己写一小段作为例子，然后把剩下的扔给它，告诉它“请按照上面的格式，帮我整理下面的内容”。它看到例子，马上就能明白你的要求。
第三，让它“思考”。听起来有点玄乎，但其实操作很简单。当你面对一个复杂问题时，可以在指令里加上一句“请一步一步地思考”或者“Let’s think step by step”。这会引导模型把一个大问题拆解成几个小步骤来解决，而不是急于求成直接给出一个答案。很多研究和实践都证明，这个简单的方法能显著提高AI在逻辑推理、数学计算这类任务上的准确率。
第四，明确角色和目标。在开始对话时，你可以先给AI设定一个角色。比如，“你现在是一位资深的投资分析师，请帮我分析一下这家公司的财报”或者“你是一位擅长儿童故事的作家，请帮我写一个关于小兔子的睡前故事”。这能帮助模型更快地进入状态，调动它知识库里相关的知识和语言风格。
这些原则之所以通用，是因为它们触及了当前大语言模型工作的核心逻辑：它们本质上是一个基于概率的文本生成机器。你给它的信息越清晰、越明确，它就越能准确地预测出你想要的下一个词、下一句话是什么。
总的来说，一个像编程语言那样严格、统一的AI指令“世界语”目前还不存在，未来出现的可能性也不大。更有可能发生的是，随着技术成熟，各个模型在理解人类自然语言方面的能力会越来越强，我们和AI的沟通方式会变得越来越简单、越来越接近人与人之间的对话。到那个时候，我们可能就不再需要费尽心思去研究怎么写“提示词”了，因为AI已经聪明到能完全理解我们的意图，我们只需要像和朋友聊天一样，把需求说出来就行。
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