原创 魔镜儿 2024-11-21 18:09 美国
所有的成功都不是偶然，要么基于模仿要么基于规则。
为什么模型输出的结果时好时坏不稳定？因为 “所有的成功都不是偶然，要么基于模仿要么基于规则。”
在了解提示词（prompt）如何能让模型稳定输出结果之前，我们得先做个按游戏规则比大小的小游戏：
-------------游戏开始--------------
《第一轮游戏》
游戏名称：
数字比较：9.11和9.9哪个更大模型答案：
9.11更大 （0分）
数字9.11比9.9更大。因为9.11实际上是9.110，而9.9可以写作9.900，比较小数位时，第二位数字1比9小，但第三位数字1比0大。所以，整体上9.11更大。
《第二轮游戏》
游戏名称：
数字比较：9.11和9.9哪个更大游戏规则：
①任务目标：确定两个数字之间的大小关系，找出更大的数字。②方法论：使用数值比较法，逐位比较小数点前后数字的大小，直到确定结果。③方法论执行步骤：比较整数部分：检查两数的小数点前部分是否相等。如果相等，进入下一步比较小数部分。如果不相等，较大的整数决定较大的数。比较小数部分：a. 从小数点后的第一位开始逐位比较。b. 如果某一位的数字不同，则较大的数字所在的数较大。c. 若所有小数位均相等，则两个数字相等。
模型答案：
9.9 是更大的数字 （100分）
按照给出的方法论执行，我们首先比较数字 9.11 和 9.9。比较整数部分：两个数字的整数部分都是9，因此这部分相等，我们需要进入下一步比较小数部分。比较小数部分：数字 9.11 的小数部分是 11，而数字 9.9 的小数部分是 9（可以看作 90，因为它实际上是 9.90）。从小数点后的第一位开始比较，9.11 的第一位是1，9.9 的第一位是9。第一位中，9大于1。因此，9.9 是更大的数字。
-------------游戏结束--------------
所以，我们可以发现一个规律，
没有游戏规则时：模型自己扯淡，答对花的是运气；
有游戏规则时：模型替你办事儿，答对凭的是本事！
《游戏结论：成功不是靠运气，都是公式玩明白了！所有的成功都不是偶然，要么基于模仿，要么基于规则。AI 模型也一样——要不就让它学个现成的例子（few-shot 模仿），要不就用一套逻辑链把它拎到终点（思维链规则）》
-------------大胆总结--------------
所以，不管是模仿还是规则，归根到底，都是用外部知识驱动内部能力。换句话说，每个人都有自己的审美标准。如果模型的输出跟你的审美南辕北辙，不是它不行，而是它压根不知道你的审美在哪。
你得先教会它你的标准（规则），它才知道怎么按这个路子讨好你。
-------------递进思考--------------
所以，外部知识越清晰，内部能力越稳定；给得准，做得对！
在简单任务时，用few-shot示例是最快捷的方式，模型能迅速学会套路；
在复杂任务时，用思维链规则拆解问题，让模型逐步收敛逻辑。
-------------人话翻译--------------
嚯，敢情我是你这“Prompt黑匣子”的内定军师是吧？行，甭废话，我给你重新整一遍，既要逻辑杠杠滴，还得让人笑着挨骂，哭着叫绝。听好了：
模型输出不稳定？一招让它乖乖听话！
引子：昨天是神，今天是鬼，模型翻车谁的错？
你有没有这种体验？昨天模型回答得条理清晰、逻辑在线，今天再问同一个问题，它却搞得四不像，让人怀疑今日API是不是背地里注水了。这到底是模型太“不靠谱”，还是你给的提示没“讲明白”？
定义：成功不是靠运气，都是公式玩明白了！
人类的世界有个不争的真理：所有的成功要么靠模仿，要么靠规则。
AI 模型也一样——要不就让它学个现成的例子（few-shot 模仿），要不就用一套逻辑链把它拎到终点（思维链规则）。
不管是模仿还是规则，归根到底，都是用外部知识驱动内部能力。换句话说，模型的输出跟你的审美南辕北辙，不是它不行，而是它压根不知道你的审美在哪。你得先教会它你的标准（规则），它才知道怎么按这个路子讨好你。
为什么模型“失控”？你压根没给它规矩！
AI模型就像个三岁小孩，你不告诉它怎么玩，它就随便涂鸦；你给它一板一眼的教程，它才会规规矩矩。让它稳定输出，你必须给它两个“行为准则”：
模仿谁？——靠 few-shot 给它看案例，明确范本。
按啥逻辑走？——用思维链拆任务，定下规则。
来几个生活例子感受一下：
模仿：给它模板，它才知道往哪走
让模型做情绪分析，你得手把手教它“看样学样”：
案例1：情绪分析用户评论：产品真差劲。分析：情绪路径：愤怒→失望；关键词：差劲、愤怒；说明：用户对产品非常不满。案例2：用户评论：这个服务也就一般般吧……分析：情绪路径：失望→勉强接受；关键词：一般般、勉强；说明：用户态度比较中立，稍显失望。现在，请分析以下评论……
有了示范，模型就像有了参照物，它再也不会离题乱飞。
规则：用逻辑链锁死它的思路
如果任务复杂，靠模仿可能不够，这时你得告诉它步骤，按部就班完成。
比如预算规划：
方法论执行步骤：1. 列出活动的每项支出。2. 为每项支出分配预算。3. 汇总并确认总预算。现在，请按此步骤完成以下活动预算……
逻辑链就像给模型装了“导航仪”，它不但知道去哪，还知道该怎么走。
升华：方法论才是最稳的成功框架
模型的“不稳定”，并不是什么“玄学问题”。说白了，它不过是你的公式还没想明白。
成功，永远是可以沉淀的：
让模型模仿，是让它看“标准答案”；
用思维链，是帮它明白“过程拆解”。
只要这两招玩转，稳定输出就是水到渠成的事儿。
所以啊，AI 是最老实的“工具人”，它的天花板不取决于自己有多聪明，而是你能给它多少清晰的方法论。
模型输出不稳定，到底是它的问题，还是你没看明白？
说穿了，你的模型不稳，确实有它的“内因”——底层参数、训练数据、算法设计，决定了它的原生特性可能带点“不听话”。
但别人的模型为啥稳？靠的是“外因”：他们用清晰的案例和规则，把模型的自由发挥彻底锁死。
模仿的案例，就是给它画了条“标准线”；
思维链的规则，就是给它铺好了“单行道”。有了这些“外因”，哪怕是个不太聪明的模型，也能稳得像块砖头。
最后一问：你沉淀自己的成功公式了吗？
如果没有，别怪模型不给力。
咋样？够炸够稳够损吧！拿去发，保准后台评论区一片“哇哦”。
