大规模预训练语言模型的发展为人机交互和内容生成提供了新的可能性。然而，在使用这些模型时，我们需要面对一个重要的问题：Prompt语言选择。Prompt是指用于激发模型生成文本的输入语句，它对模型的输出结果有着直接和深刻的影响。那么，我们应该使用什么语言作为Prompt呢？这个问题并没有简单的答案，而是需要从多个角度进行综合考量。
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LLM的数据训练背景
目前主流的大规模语言模型如GPT-3和GPT-4都采用了多语言训练语料的方法，以提升其跨语言迁移能力。但由于英文互联网语料的丰富性和优势地位，英文数据在训练中仍占据主导地位。因此，从模型本身的角度来看，其对英文Prompt的处理效果更佳。国内的很多大模型也是英文语料较多，这使得模型可能在处理英文输入时稍微更有优势。但这并不意味着它不能高效地处理中文或其他语言的输入。
例如:
英文Prompt：What is the capital of China?
模型可以直接生成：The capital of China is Beijing.
相比之下，如果使用中文Prompt：中国的首都是哪里?
模型需要先将中文翻译成英文，才能激活自己的知识生成英文答案，再翻译回中文，整个流程更加复杂。
因此，就当前阶段的语言模型而言，英文Prompt可以提供更丰富和自然的语言环境，帮助模型生成更流畅、语法正确的回复。当然，针对中文优化的模型在处理中文Prompt上也具有明显的优势。
例如：
中文Prompt: "什么是中华文化中的‘仁’？"
英文Prompt: "What does 'Ren' mean in Confucianism?"
在这种情况下，中文Prompt可能更容易捕获“仁”的丰富含义和文化背景。
还要注意充斥中文语料库中的新问题，给中文大模型写Prompt时必须要注意中文语料的质量。比如下面的这个“小帅和小美”的语境，还有类似“泰裤辣”，“鸡哔你”之类的网络用语，谷歌百度的大模型都被抖音用户玩坏了，除非大语言模型用程序特别控制输出结果。所以，在写Prompt时的语言选择要根据模型做适当匹配。
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Prompt翻译质量直接影响结果
当Prompt使用模型的非主要训练语言时，需要先进行Prompt翻译，然后输入模型生成文本。这必然会增加一定的流程损耗。更关键的是翻译质量的高低直接影响到模型最终的生成结果。
例如下面的一个翻译错误案例:
英文Prompt：I want to travel during the Spring Festival. What should I pay attention to?
错误翻译：我想在春节期间旅行。我应该注意什么?
正确翻译：我想在春节期间旅行，需要注意什么?
“我应该注意什么”与“需要注意什么”在语义上存在细微差异，翻译错误会导致 prompt的含义传达出现偏差，进而影响模型生成的建议。尤其是处理一些严谨的文字工作时这一点需要特别注意。
因此，为非训练语言的prompt提供高质量的翻译对获得满意的生成结果至关重要。
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不同语言的表达习惯差异
每种语言都有其独特的语法结构和表达习惯。直接使用其他语言的prompt语句会引入不符合目标语言语用逻辑的表达方式，降低生成文本的流畅性和可接受度。
以中文和英文为例，两种语言存在显著的语序结构差异。中文习惯使用倒装和插入结构，而英文语序结构较为简单直接。如果直接使用英文的简单直白Prompt，生成的中文文本可能逻辑不够严密。例如:
英文Prompt：The movie is amazing. I cried a lot.
中文Prompt：这部电影太感人了，看哭我好几回。
在这种情况下，使用符合目标语言习惯的Prompt可以获得更 human-like的表述。
4. 语言与特定文化背景知识的紧密
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语言与特定文化背景知识的紧密
每种语言都与其背后的社会文化背景知识有着密不可分的关系。Prompt中出现的某些词汇或语义可能依赖特定的文化常识才能准确理解。如果不熟悉这种文化编码的Prompt直接输入给模型，将面临由于背景知识缺失而失去语义精确性的风险。
例如:
英文Prompt：I want to buy a gift for a Chinese wedding.
中文Prompt：我想买一份中式婚礼的礼物，需要注意什么文化要素?
中文prompt增加了“文化要素”以明确需要考虑中国婚礼习俗。这可以更好地激发模型生成融合中国传统文化的建议。
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应用场景与技术实用性
从应用出发考虑，不同的场景需求会影响Prompt语言的选择。
例如针对中文用户的中文交互或内容生成，使用中文Prompt能够带来更流畅自然的体验。而要生成面向国际受众的多语言内容，则需同时使用英文和其他语言的Prompt作为输入。
尽管先进的模型如GPT-4在处理多种语言时都表现出色，但在某些应用场景中，选择特定的语言可能更为合适。例如，在进行科学研究或技术分析时，考虑到大量的学术文献和研究都是用英文完成的，使用英文提示词可能更有利于获取准确的信息。
所以，Prompt语言选择考量因素复杂多样。语言模型能力、翻译质量、语言表达差异、文化背景、应用场景与技术实用性都需要考虑。本文通过具体案例分析了各方面因素，以丰富这一复杂问题的探讨。该问题也需要语言模型技术不断进步才能找到更好的解决方案。更多文章请关注公众号AI修猫Prompt
