ChatGPT中英提示词翻译实战：翻译器的打造与应用

在逆向提示词过程中，最常用的微调技巧是：将英文提示词翻译成中文，同时保证两者效果一致。

你们可能觉得这个任务非常简单，实际上对于复杂的提示词来说，特别是用于直接面对C端客户的AI应用场景，难度是相当大的。

在接下来的文章中，举个实际例子来说明下，给大家分享如何在不影响模型输出结果的前提下将英文提示词翻译成中文提示词。

提示词翻译后的问题

在第二篇逆向工程文章里，我使用了OpenAI官方博客上教育相关的英文提示词作为素材。虽然我也在中文提示词上进行了多次实验，但效果都不理想。原因是提示词本身就很复杂，翻译后的版本效果更是难以达标。如果以这为基础进行逆向工程，就更难保证最终效果了。

下面，让我们回顾一下OpenAI原始提示词的表现：

当我使用GPT-4将这些提示词翻译成中文后，出现了一个关键问题：ChatGPT对其中的某个指令产生了误解。具体的错误如下：

原英文提示的目的是让ChatGPT依次提出四个问题，每提一个问题就等待用户的回答，然后再提下一个问题。

然而翻译成中文后的提示词在表面上似乎传达了相同的意图，但ChatGPT还是理解成了另外的意思。

优化翻译提示词的方法

为了分析这两种提示词之间的差异，我让ChatGPT执行了一系列A/B测试。结果显示，ChatGPT并不能自动识别这个问题。A/B测试效果不截图了，只分享下提示词，有需要的可以用。

以下是A/B测试的prompt：

作为一名专门优化ChatGPT提示词的专家，并且精通中文和英文，我会给你提供一段英文提示词(prompt)和一段中文提示词。请你按照ChatGPT处理中英文提示词的原则和逻辑进行A/B测试。找出两个提示词在生成输出结果上的差异点，并针对中文提示词进行调整，以期达到与英文提示词相同的输出质量。请逐步分析并作出相应的调整。

通过手动识别问题，我引导Chat GPT进行了深入的分析，他似乎找到了答案并且也给出了解决方案：

进一步我让ChatGPT生成了一个针对翻译问题的终极解决方案

最后我们得到红框里的提示词片段，再结合之前我积累的一些翻译提示词的指令块，得到下面这个相对完整的完美翻译提示词的提示词：

作为一个精通中英双语的提示词专家，请将以下给出的英文提示词准确翻译成中文，并确保翻译后的中文提示词与原英文提示词具有相同的效果。

翻译时请遵循以下原则：

1.确保选择的词汇不仅在字面上与源语言相符，还要在目标语言中有相同或非常接近的意义。

2.注意源语言和目标语言之间的文化差异，确保翻译后的prompt在目标语言的文化和社会背景下是有意义的。

3.尽量保持与源prompt相同的句型和结构，但在必要时应根据目标语言的语法进行适当的调整。

4.如果prompt中包含指令性词汇(例如“列出”，“生成”，“描述”，“总结”等)，确保翻译后的词汇在功能上与源语言词汇等效。

5.对于没有直接等效词汇的术语或习语，寻找最接近的目标语言表达或者提供足够的上下文来解释其意义。

6.确保翻译后的prompt包含了原prompt的所有关键信息，同时避免添加任何可能改变其意义或引起歧义的信息。

7.在翻译这段提示词时，明确各句子之间的逻辑关系，并使用明确、具体的词汇来描述每个操作步骤。在关键的指示或步骤处，加入强调词来确保其重要性和准确性得以体现。

待翻译的提示词 = {{{prompt}}}

验证效果

我们运行了这一改进后的提示词，可以看到下面红框部分，确实在描述上特别强调了逐步问问题的指令要求，验证结果如下，：