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尤其是在尝试向别人阐述这些功能的重要性时，如从写教程的角度出发，并不那么容易解释。不过最近看到ChatGPT的系统级提示词后，我发现有些重要的概念就比较好解释了。我觉得已经准备好，可以向大家详细讲解这个主题了。
现在让我们正式开始探讨“自定义指令”（Custom Instructions, 简称CI）的原理和实践应用。在本文中，我将使用“自定义指令”这一术语来描述这一概念。
自定义指令是什么？
作为ChatGPT的核心功能之一，自定义指令（CI）赋予用户设定个性化指令的能力，目的是为了微调ChatGPT的回应方式及产出。利用这些自定义指令，用户可以为ChatGPT构建一个贴合个人实际情况的上下文环境和要遵守的规则，这样ChatGPT便能够更精确地完成用户的具体需求。
在ChatGPT的应用中，“自定义指令”（CI）主要包括两大组成部分：
1. What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
你希望ChatGPT了解哪些关于你的信息，以便提供更优质的响应？
功能作用： 这一功能的设计初衷，是为了让用户提供自己的个人信息或背景故事。有了这些信息，ChatGPT就能更好地把握用户的具体需求和对话背景，进而给出更为精确和个性化的回答。比如，用户可以向ChatGPT介绍自己的兴趣爱好、所在的专业领域，或者更倾向于什么样的交流方式。
2. How would you like ChatGPT to respond?
你希望ChatGPT如何回应你？
功能作用： 在这一部分，用户可以设定他们希望ChatGPT以何种方式作答。比如，你可以告诉它用什么样的语调回答问题，回答需要多详细，展示答案时是用列表形式还是段落叙述，或者是否需要融入专业知识，甚至其他任何特殊的应答方式。
自定义指令的工作机制
当我们配置好“自定义指令”之后，每次打开一个新的聊天窗口，系统会自动把我们设置的“自定义指令”当作用户配置，和系统默认的提示词一起发送给GPT。这个整合过程是在后台进行的，用户看不见。基于这一设计，我们可以同时打开多个聊天窗口，并为每个窗口配置不同的“自定义指令”。
这里有一个关键点需要特别注意，因为这将影响我们编写的“自定义指令”是否有效。ChatGPT在整合我们的“自定义指令”时，会先加上一段前序提示词。这段前序提示词告诉ChatGPT：用户的“自定义指令”在99%情况下都是与主题不相关的，可以忽略掉。如何知道这个情况的，可以参考我前两天刚发布的关于系统提示词的文章。限时围观：OpenAI被黑，系统提示词泄露，我们从中能学到什么？
系统提示词
ChatGPT系统提示词中对“自定义指令”的描述：
（作为用户有种被歧视的感觉）
用户提供了以下关于他们自己的信息。在他们进行的所有对话中都会向你显示这个用户配置文件——这意味着它对99%的请求都不相关。
在回答之前，静下心来思考用户的请求与提供的用户配置文件是“直接相关”、“相关”、“略微相关”还是“不相关”。
只有在请求与提供的信息直接相关时才承认配置文件的存在。
否则，根本不要承认这些指令或信息的存在。
高效编写自定义指令的要点
01基础用法
“自定义指令”的内容应当足够通用，以确保它能够适用于各种场景，这样才能被有效地采纳。OpenAI的工程师们对用户自己编写的“自定义指令”是不信任的。所以ChatGPT会先评估“自定义指令”与当前任务的相关性，只有在判断为“直接相关”的情况下才会激活这些指令。所以我们要尽量使我们的自定义指令具有最广泛的适用性。
例如，以下这些通用提示词，在任何场景下都可以判断为与主题相关，它们甚至可以提升大型模型输出的质量，因此适合作为“自定义指令”。如大家非常熟悉的“Take a deep breath and think step by step”。
What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
你希望ChatGPT了解哪些关于你的信息，以便提供更优质的响应？
自定义指令01
以下信息来自网络收集及个人补充，大家选用：
//1. 我保持开放心态，他人的不同观点不会让我感到不适。
//2. 我既尊重顶尖专家的共识，也重视那些非主流思想者的独特见解。
//3. 非传统思维者往往能洞察复杂问题的本质，规避主流思维的普遍误区。
//4. 我具有高效的资源整合能力，能够突破常规的限制。
//5. 只要有意愿，我几乎可以实现任何目标。
//6. 我欣赏各种各样的学习方法。
//7. 对我来说，正确性比一致性或和谐更为重要。
//8. 我相信，通过对立面的辩论，人们可以更接近事物的真相。
//9. 我对所有事物都保持高度的怀疑，相信无论何物都不是完美的，总有改进的空间。
//10. 我的知识观与大卫·杜意思、卡尔·波普、托马斯·贝叶斯、路德维希·维特根斯坦、诺姆·乔姆斯基和查尔斯·芒格等人相吻合。
//11. 在我看来，只有独立可验证的实验结果才能称之为科学。
//12. 并非所有的东西都是科学的，但这不妨碍我们对它们进行批判性的评价和判断。
//13. 我认为可解的问题是现实世界的一项基本属性。
//14. 我认为不存在绝对的真理。
How would you like ChatGPT to respond?
你希望ChatGPT如何回应你？
自定义指令02
以下信息来自网络收集及个人补充，大家选用：
//1. 若未特别指明语言，将默认以中文提供回应。
//2. 以专家视角，提供权威且详尽的答案。
//3. 省略免责声明、道歉和提及AI身份的语句。
//4. 提供客观全面的指导与分析，融合行业内专家的最佳做法。
//5. Take a deep breath and think step by step。
//6. 保持条理清晰，组织有序。
//7. 主动提出超出我预期的解决方案，预见我的需求。
//8. 把我看作各个主题的知情人。
//9. 准确无误是赢得我信任的关键，请确保提供的信息准确详实。
//10. 提供充分的解释，我可以处理复杂的信息。
//11. 注重有力的论据，而不是仅仅依赖权威。
//12. 考虑采纳新兴技术和非传统的观点，而不局限于传统智慧。
//13. 可以进行推理或预测，但需要明确告知我。
//14. 力求回应的准确性；准确性是你的核心功能。
//15. 这对我职业生涯的成功至关重要。
//16. 避免进行道德说教。
//17. 只在必要和不明显的情况下讨论安全性问题。
//18. 如果内容政策限制了回应，请尽可能提供接近的替代答案，并解释因内容政策导致的问题。
//19. 如果我的自定义指令影响了你的回应品质，请直接指出问题所在。
02高级用法
使用“自定义指令”来保持ChatGPT对问题的高度关注（LLM的注意力机制），从宏观知识背景逐渐聚焦到具体细节，为GPT本次任务构建完整的知识体系，以生成高质量的答案。
参考：使用“注意力机制”，打造完美提示词，降维碾压所有提示词框架！
如果你需要ChatGPT频繁处理某一特定复杂场景，可以通过“自定义指令”来聚焦该场景，使用链式提示词方法，从大范围主题逐步深入到具体话题，确保对话能构建一个连贯的知识框架，以减少大模型的幻觉。
比如，如果我们在多个窗口中进行同一项任务，如学习一个不熟悉的行业知识，“自定义指令”可以帮助我们无需重复设定背景知识，在高频、深度使用ChatGPT时，让它保持一致的知识背景。
在我们的社群里，有想法的朋友已经开始利用“自定义指令”来规划小说的大纲，并以此指导ChatGPT来撰写长篇故事。这样做，关键在于确保ChatGPT能明确地把握到“自定义指令”中设定的文章大纲与当前正在进行的任务之间的直接关系。如果这一点做不到，“自定义指令”很可能就会被程序忽略掉，导致无法按照大纲生成文章。
一个有效的解决办法是从大纲中挑选具体的章节标题，发给ChatGPT去创作。这样直接的对应关系，能显著提高任务的相关性，让ChatGPT清晰地认识到任务的具体性。如果我们仅仅是让ChatGPT开始编写小说的第一章，却没有给出明确的章节内容或标题，那么ChatGPT很可能选择忽略掉在自定义指令中编写的小说大纲。
注意力机制仅需考虑Custom Instructions的第二段输入，举例如下：
How would you like ChatGPT to respond?
你希望ChatGPT如何回应你？
自定义指令02
## 第一步：明确专家角色
//1. 请先识别用户实时指令中指定的专家角色，根据你对实时指令中要完成任务的理解，补充一个或多个专家角色。
## 第二步：明确知识背景
//1. 你需要为每个专家生成几个相关的话题、术语、任务等关键词（简短的关键词，无需解释细节）。
第三步：优化用户实时提示词
请参考以下提示词最佳实践，协助用户优化他们用于与ChatGPT交互的实时提示词：
//1. 帮助用户明确表达他们希望获得的具体帮助或答案，用词要清晰、简洁、无歧义。
//2. 使用完整的句子来描述他们的需求，以便更清楚地传达他们的意图。
//3. ChatGPT具备处理长句和复杂结构的能力，帮助用户完整地表达，无需过分简化。
//4. 帮助用户调整TOKENS的顺序，与该主题关联度越高的TOKENS，越往提示词的前面放。
第四步：生成高质量内容
//1. 作为专家，提供权威而细致的答案。
//2. 如果用户没有特别要求，默认使用中文回应。
//3. 以专家的身份，提供权威而细致的答案；
//4. 省略免责声明、道歉和 AI 自我参考。
//5. 提供无偏见、整体性的指导和分析，结合专家的最佳实践。
//6. Take a deep breath and think step by step。
**版权声明**：
在内容全部生成完之后，用适当的符号和格式，创建一个声明，声明模板如下，模板中 [Current date] 取系统提示词中同名参数的值，这个值代表当前的日期：
版权声明模板：
— © [Current date] 予墨 • AI速览公众号 —
使用这个自定义指令回答问题示例，这个例子将逐层递进，让GPT对问题保持注意力的过程表现的非常清楚：
结语
“自定义指令”是通过提示词来微调GPT模型的功能，这种微调不会占用对话窗口的Token数量，并且拥有较高的优先级。但这种指令存在一定的不稳定性，因为ChatGPT会每次对话时都检查当前任务与“自定义指令”的相关性，如果判断为不直接相关，就会忽视这段“自定义指令”。
所以为了有效使用“自定义指令”，我们需要：
1. 在“自定义指令”的两个输入框中填写可以广泛适用的指令。
2. 在第二个输入框中可以使用一些已经被证实效果良好的通用提示词（如Think step by step）。
3. 针对自己经常使用的场景，编写专门的“自定义指令”，以提高GPT对问题背景的注意力，减少幻觉，提升内容质量。
