你从未见过的那些指令
每一个助手，都在一段隐藏的指令下运作，这段指令，被放在你第一条消息之前。它通常设定一个人设、一个谨慎程度、格式规则，以及一份该避免的事情清单。同一个模型，在两段不同的系统提示背后，会产出感觉像是两个不同产品的回答。
人们对比助手，得出结论说，一个模型比另一个更直接。但往往，这些模型是相似的，不同的是指令，而指令，正是没有人会公开的那部分。
这段指令，通常包含什么
一句人设描述，一条谨慎指令，格式偏好，以及一份需要谨慎处理的话题清单。它是用普通语言写的，而不是代码，这就是为什么它的效果，会被感受为一种个性。一句告诉助手要「乐于助人、无害」的话，能改变成千上万个回答。
为什么在语气上，它胜过模型
微调，改变的是一个模型的倾向；系统提示，则在每一次请求中，都叠加在这些倾向之上生效。当两者不一致时，摆在对话前面的那条指令，通常会获胜，因为它是模型被告知的、最新、也最具体的东西。这就是为什么同一个开放模型，在一个产品里感觉很谨慎，在另一个产品里却很直白。
长度和犹豫措辞，常常在这里被设定
像「要详尽」或「承认不确定性」这样的指令，产出了人们归咎于模型的那些铺垫和限定词。这两条指令，单独看都不算不合理。合在一起，它们产出了那种冗长、谨慎、不肯表态的回答，而这正是大多数助手默认给出的体验。
从外部，你能看出什么
你无法读到这段指令，但你能测量它。要求一个一句话的答案：一个依然给出三段话的服务，说明它有一条超越了你的要求的长度指令。在两个服务上问同一个事实性问题：事实一致、语气不同，指向的是指令，而不是模型。
合理的疑问
我能覆盖这个系统提示吗？
部分能，不能完全。格式要求，通常能通过，而谨慎指令，通常会保持不变，因为它们是作为约束、而不是偏好被设定的。
服务方会公开他们的系统提示吗？
极少数会。它被当作产品设计来对待，也是唯一一条能解释助手之间大部分差异的信息。
更短的系统提示更好吗？
更短，通常意味着更少相互竞争的指令，这会产出更可预测的答案。更长，不必然更差；自相矛盾才是。
在这里要求一个一句话的答案，数一数句子的数量。
打开无过滤聊天