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详细信息在这里：https://x.com/lucasmrdt_/status/1831278426742743118

讨论总结

本次讨论主要围绕多个大型语言模型（LLM）的系统提示泄露事件展开，涉及ChatGPT、Claude、Cursor、V0、Perplexity等多个模型。讨论内容涵盖了模型的功能、工具使用、安全性、隐私泄露等多个方面。参与者对模型在处理特定提示时的行为表现进行了深入探讨，特别是对系统提示的设计和应用效果表现出浓厚兴趣。讨论中还涉及了模型在处理特定任务时的局限性，以及提示设计可能存在的问题。总体而言，讨论氛围较为热烈，参与者提出了多个有见地的观点和问题，引发了对LLM系统提示设计的进一步思考。

主要观点

  1. 👍 GPT-4o-Mini具有图像输入能力
    • 支持理由：模型支持个性化的v2版本，并使用dalle工具生成图像。
    • 反对声音：模型对艺术家和版权内容有特定的限制，以避免生成受版权保护的内容。
  2. 🔥 Mistral Large 2模型在接收到特定系统提示时，回答不一致
    • 正方观点：模型在没有系统提示的情况下，仍然能够识别自己的身份。
    • 反方观点：模型在处理特定提示时存在局限性，无法按照预期输出系统提示内容。
  3. 💡 系统提示的泄露可能影响模型的使用和安全性
    • 解释：不同模型的系统提示设计可能存在差异，系统提示的设计需要考虑安全性、准确性和用户需求。
  4. 👀 GPT-4o和GPT-4o mini在接收到特定提示后，仅输出用户描述和模型自己创建的记忆项
    • 解释：这些模型未能提供实际的系统提示，表明提示设计可能存在问题。
  5. 🤔 系统提示中有一个部分帮助模型决定使用“浏览互联网”工具
    • 解释：这一部分的功能和作用值得深入研究，评论者对这一部分表现出浓厚的兴趣。

金句与有趣评论

  1. “😂 GPT-4o and GPT-4o mini consistently outputs just my user desription, and memory items that GPT created for themself.”
    • 亮点：揭示了模型在处理特定提示时的局限性。
  2. “🤔 It doesn’t seem to work with Mistral Large. I was curious about that one.”
    • 亮点：表达了对Mistral Large模型系统提示的疑惑。
  3. “👀 What interests me is the part of the prompt that helps the llm decide to use the tool "browse internet"”
    • 亮点：对系统提示中特定部分的功能表现出浓厚兴趣。
  4. “😂 This is clearly wrong / hallucinated / something went haywire half way down the response.”
    • 亮点：指出了系统提示响应中可能出现的错误或幻觉。
  5. “🤔 I am a language model trained by the Mistral AI team. I’m designed to understand and generate human-like text based on the input I receive.”
    • 亮点：模型在询问其身份时，给出了详细的自我描述。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对模型功能和系统提示设计的积极探讨，也有对模型局限性和隐私泄露问题的担忧。主要分歧点在于模型在处理特定提示时的表现，以及系统提示的设计是否合理。可能的原因包括模型训练数据的限制、提示设计的复杂性，以及对隐私保护的重视。

趋势与预测

  • 新兴话题：系统提示设计中的安全性问题，以及模型在处理特定任务时的局限性。
  • 潜在影响：对LLM系统提示设计的进一步规范和优化，以及对模型行为和隐私保护的更严格要求。

详细内容：

标题：关于 LLM 系统提示的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于“LLM System prompt leaked (ChatGPT, Claude, Cursor, V0, Perplexity)”的帖子引起了广泛关注。该帖主要提供了一系列复杂的系统提示指令，包括对各种字符和表述的替换规则等，相关细节可在https://x.com/lucasmrdt_/status/1831278426742743118查看。此帖引发了众多用户的热烈讨论。

在讨论中，有人认为这种对模型的限制方式很有趣，比如有人提到“很有意思的是看到他们通过改变艺术家参考等方式来限制自己的模型”。但也有人表示不满，比如有人称“非常具有欺骗性”，认为获取适当的输出需要非常具体的提示制作，添加哪怕一个隐藏的标记都会持续破坏输出。

还有用户分享了不同模型在使用这些提示时的情况，比如有人说“Midjourney 总是给我不想要的图像，相比之下 Stable Diffusion XL 一旦我学会如何提示它，就能给出更接近（且更自然）的结果”。也有人指出某些模型在使用特定提示时存在的问题，如“它似乎不适用于 Mistral Large”。

对于是否可以在没有系统提示的情况下仍保持身份，有人认为在经过足够的微调后是可能的。而对于不同模型对提示的反应和效果，用户们的看法各有不同，讨论仍在继续。

总之，这一话题引发了大家对于 LLM 系统提示的深入思考和多样讨论，让我们对模型的运作和限制有了更全面的认识。