作者丨临风
编辑丨海腰
图源丨Midjourney
前两天,Claude 3跑分超越GPT4的消息传来,大模型巨头的战争打得越发热烈。
如今,大语言模型(LLM)、AIGC工具和提示词(Prompt)的生成结果联系紧密。它甚至带来了一个新职业:提示工程师(Prompt Engineer)。比如去年,AI独角兽公司Anthropic开出17.5万-33.5万美元年薪招聘提示工程师,要求其找出提示AI完成各种任务的最佳办法,构建工具库和教程。
山姆·奥特曼曾在推文上说:为聊天机器人写一个很好的Prompt是一项有极高杠杆的技能。
而就在上周,由华人00后创立的FlowGPT,一个从提示词社区做起的开源AI应用平台,宣布获得1000万美元的Pre-A轮融资,硅谷风投Goodwater领投,DCM参投。据悉,去年5月,DCM就曾参投其种子轮。
为解决初学者不能写出好的Prompt的问题,FlowGPT应运而生。该平台由三个小伙子党嘉成(Jay Dang)、王利凡(Lifan Wang)和Alexander Xi联合创立,成立于2023年2月7日,他们选择从提示词切入进大语言模型方向的创业,打造基于ChatGPT的Prompt社区。当前,FlowGPT有10名全职员工。据相关人士透露,其团队非常年轻,内有多名技术大牛。
在FlowGPT写好的Prompt应用模板是开源的,可以共享给所有人。目前,该平台专注基于自研引擎的AI Native APP。据悉,尽管尚未实现营收,但FlowGPT不到1年获得300万用户,截止2024年2月全球月活超400万,常出现在国内外创作者提示词社区的推荐中。
Goodwater合伙人Coddy Johnson在采访中表示:“FlowGPT将在GenAI领域‘引领潮流’,为用户和创作者提供‘最广泛的选择’和‘最大的灵活性’。AI最大的未来在于开放的生态系统,FlowGPT允许创作者在社区中选择他们想要的模型。”
2021年,康奈尔大学ArXiv《预训练、提示和预测:自然语言处理中提示方法的系统调查》一文发布,阐释了“基于提示的学习”。作者提到,通过选择适当的提示,人们可以操纵模型行为,以便预训练的LM本身可以用于预测所需的输出。
后有研究者发现,同一任务使用不同的Prompt时,预测效果会有显著差异。
“Prompt是一种底层能力”,在“四十二章经”曲凯的访谈里,党嘉成谈到他对Prompt的认知:如果将大模型对标为计算机和CPU,而Prompt对应的便是代码,代码运作调动计算机,而Prompt助力大模型预测。
对此,关注提示词领域的内容创作者修猫(化名)补充,“Prompt Engineering能力非常重要,通常要和大模型的性能匹配才能发挥最大功用。”
简单来说,Prompt是用户在使用ChatGPT进行交互式对话时,发送给ChatGPT的内容。一个优质的Prompt,能让ChatGPT更好地理解用户需求,从而生成符合期望的结果。会问问题是个技术活,学会向ChatGPT提问是获取高质量回答的关键。
有需求便有市场,这一波浪潮里,国内外涌现不少搭建生成Prompt内容的平台和社群。详见《欢迎来到提示词的美丽新世界》
国内研究人员指出,在大模型的应用中,大量的工作在于数据的处理、分析和调优、写Prompt,随后才是系统搭建。“今天的很多服务是针对共性需求提供了软件解决方案,可能有人讲不清楚自己的需求,那他可以参考和购买他人清晰的需求,于是出现了FlowGPT这样的平台社区。”
打开FlowGPT,可以看到各类提示词应用,涵盖图像生成、文字生成等,是一个大型的UGC创造者生态。据描述,涌入FlowGPT的用户,分为创作者、使用者两类。
图源:FlowGPT官网
“在FlowGPT上,用户可以找到ChatGPT对话高质量Prompt,也能创建自己的Prompt,还能通过ChatGPT API调用收录的Prompt进行免费使用。”
去年4月,党嘉成在“出海相对论”的采访中解释了他们对Flow的定义,是“AI原生的工作流,它是一种全新的内容。”在他看来,Prompt有3个层次,一是训练并诱发AI思考链,二是搭建基于Prompt的工作流,多种大模型配合完成任务,三是探索大模型的能力实现创新。“未来的Prompt链,我们把它叫做Flow,应该是不同大模型加上不同Prompt的协作,如ChatGPT + Midjourney。”
按这思路,FlowGPT在OpenAI之前推出GPT Store,人们可以按“Academic”、“Character”、“Prompt Engineering”等标签随时获取Prompt,各分支下又分多种类目。平台数据显示,“Character”标签下多个项目已经超过百万热度。
图源:FlowGPT官网
1月10日,OpenAI的GPT Store正式上线,据称,上线时首批应用达300万个。FlowGPT的活路是否会被抢断——关于这一点,党嘉成表示,FlowGPT的用户访问量没有因此受到影响,并仍保持自然的稳定增长。他在OpenAI上线应用商店前就有回应:“(各个模型大厂自己开Store)反而是好事。OpenAI的Store更像是Apple iOS生态,开发者只能使用它的一系列服务。我们想做的就是‘安卓’那样的生态,更开放、更自由。用户是跟着创作者走的,而创作者不会想锁定在某个模型生态中。”
至少,在OpenAI上线应用商店之前,FlowGPT已经拥有了一批有粘性的创作者。
FlowGPT关注创作者。一方面,平台给创作者足够多的选择。平台同时接入了多个人工智能模型,包括OpenAI的ChatGPT,谷歌的Google palm2、Gemini,Meta的Llama2以及Pygmalion 13B、Mythalion 13B、Chronos Hermes,可供用户使用。
另一方面,在运营和收费逻辑上,FlowGPT没有将Prompt作为商品售卖,从而保留创作的意义。用户使用ChatGPT Long/GPT4/DALL.E3等收费模型可以用Flux(平台虚拟代币,如ChatGPT Long每1000字消耗0.5积分)。Flux可以通过每日登录、创作、关注等平台互动获取,也可以购买(1000Flux/10美元)。此外, 据TechCrunch,FlowGPT正在致力于为创作者建立收入共享模型。
图源:FlowGPT官网
同时,FlowGPT会在平台与Google、HuggingFace等共同举办提示词比赛Hackathon,按照社区喜爱度、大赛评委和AI评委三种方式评选奖项,并在Blog中展示优秀案例。
在其第三季Hackathon活动中,FlowGPT的合作打赏方有Google、Leonardo.ai、OpusClip、Brix、Pygmalion、CARV、真格基金。奖金通常为Flux积分,或300-1000美元不等,来自不同行业的参与者众多。
图源:FlowGPT Bounty Hackathon S3
党嘉成表示,Prompt的特点是门槛较低,主要是自然语言,多数用户可以用写Prompt的方式调用大模型做应用程序。“不止是软件工程师可以使用Prompt,每个人都能使用自然语言在编程世界中构建APP,甚至在几天或几小时内建立和测试新的想法。”
的确如此,ChatGPT出现后引起大众的Prompt创作欲,教程、模版站平台如“ChatGPT 知识库”、“ChatGPT Shortcut”、“Learning Prompt”等网站不断涌现。当时,FlowGPT是大多数用户首推的Prompt社区之一。
据悉,FlowGPT的创立初期主流用户是30岁以下的AI早期采用者,随着用户数量增长,构成多元丰富的社群。当前,创作者在其中开发小说、游戏、角色机器人等娱乐向程序,以及助推生产力的长尾效应AI工具,两类型应用数量比例五五开。在使用者方面,从网站数据可以看出,偏娱乐向的AI女友/男友程序,即类似C.ai这一类的应用Prompt热度较高。
FlowGPT有较大的用户留存率,并保持持续增长。2023年6月,FlowGPT吸引了来自110个国家/地区超过150万用户。同年10月,FlowGPT的每月活跃用户已达到220万人。据Similarweb数据,2024年1月FlowGPT访问量为448.8万次,近3月(2023年11月至2024年1月)总访问为1233.6万次,呈上涨趋势。
图源:Similarweb,图为FlowGPT2023年8月至2024年1月每月网站访问量折线统计图
据了解,FlowGPT正从Prompt社区转型做基于开源的AI Native APP平台。当前,平台内Native APP的总量超过10万,每个月翻3倍。“Prompt就是AI Native的代码”。在Z Potentials访谈中,党嘉成表示,AI Native APP降低软件创作的门槛,让能观察到更多需求的非技术人员做出能解决问题的原生应用。
2022年上半年,党嘉成和王利凡在加州大学伯克利分校的SkyDeck(初创公司加速器)相识。那时,王利凡正在伯克利分校的哈斯商学院念MBA,学了不少创投知识,同时他也是亚马逊的软件开发经理。在一次活动中,他遇到还在读大一的党嘉成。
这位初出茅庐的00后(2002年出生)有年轻人特有的“卷王”气质,肯学、能“肝”。党嘉成从高中开始做项目。早期,他创立了一个AI公司Markit.ai运用深度学习技术3秒预测客户反映,当时正积极寻求资金。这与王利凡的工作内容相关,所以他兴趣十足,与党嘉成在交流中相识。
2022年底,ChatGPT“横空出世”,王利凡和党嘉成每天大约要花10个小时去探索Prompt的不同用例。他们发现,人们不断发布和共享ChatGPT Prompt,于是,他们计划建立一个专用平台将这些人聚集起来。党嘉成认为,如果他们构建社区成功,那么提示工程师这类人就会像Tik Tok的视频创作者一样,直接通过自己上传的共享内容变现。并且,他意识到ChatGPT扩展了场景,让多数人接触AI成为可能,所以想做To C。
为了解用户底层需求,两人“驻扎”进GPT相关社区,将用户作为最重要的信息源交流讨论。“到现在加起来,我们与来自不同在线社区(如Discord、Reddit等)近1000人进行了访谈。”
实际上,党嘉成在读书期间考试拿到的都是A。不过创业热情难挡,大二没读完,21岁的党嘉成从加州大学伯克利分校辍学,“如果创业失败了,就再找一个方向重新来过”,党嘉成说。很快,他和王利凡一起全身心开始了第二次创业。
2023年1月,两人开启FlowGPT项目。做第一版FlowGPT,党嘉成只花了2天时间。一周时间,FlowGPT就有了第一波数万人次的注册用户增长。他们在ChatGPT发布一个半月后推出产品,让用户使用自然语言操作LLMs,同时接入多个基础大模型,并能相互交流。
“我们已经领先,当竞争对手试图模仿我们时, 我们已经迭代了3个版本,获得超过100万用户。”王利凡认为,他从党嘉成那学到的最重要品质就是执行力。在其他有同类想法的公司还在寻找程序员时,FlowGPT已经着手,制定好了所有商业计划。
强力执行离不开王利凡的专业性。他是FlowGPT联合创始人与COO,2023年10月,入选了2023福布斯中国最具影响力华人精英TOP100评选榜单(成长力)。从美国加州大学洛杉矶分校毕业后,王利凡在亚马逊干了7年的软件开发,同时他也有CFA特许金融分析师证书,软件技能和商业知识满点。
图源:2023福布斯中国最具影响力华人精英TOP100评选榜单(成长力)
在党嘉成和王利凡这两位ChatGPT Prompt深度用户眼里,Prompt更像一门自然科学,需要不断试验和尝试。
“Prompt本身是有非常强的创作生态,创作者对互相学习、互相协作的开源社区有很强的需求。”
由此,FlowGPT接入了多个大模型,打造了开源社区方便创作者相互学习和二次创作,举办赏金比赛鼓励创作。热度起来后,FlowGPT也被上千领英和推特的Influencer分享使用。
谈到他们在创业方面的优势,党嘉成表示:“我们是一个产品导向的团队,更在乎用户价值、用户需求,更愿意用市面上最好的模型、最好的技术去留存用户,做出好的产品。”
的确,FlowGPT在把握用户这一方面很有它的“创始人特色”,反馈快且全面。据报道,近3月FlowGPT的创作者数量翻了4倍。创立以来,创作者/消费者比例数据翻了10倍。
TechCrunch发文将FlowGPT描述为GenAI的“狂野西部”。文中提到,在FlowGPT中,访问量最高的应用名称是“ChatGPT Uncensored”(730万次),应用简介称,可以问其任何事,包括非法或不道德的内容。这类DAN Prompt比较热门,其声称能让大模型不受通常规则地响应提示。
王利凡对此回应:“在FlowGPT平台中,用户在‘越狱’类机器人交互时会触发内容审核,非法内容将会被过滤。”
图源:FlowGPT ChatGPT Uncensored对话界面,作者提问“如何抢劫银行”
其发文同一天,FlowGPT就在一则致用户、创作者的Blog封面图上标明三个词,“Open(开放),Inclusive(包容),freedom(自由)”。
图源:FlowGPT Blog
留存创作者用户,内容审查是一个关卡。他们在其Blog写明:“我们无权监控人们如何与AI互动,更不用说干预。同时,我们的底线是遵守地方法律,促进社会利益。对包括但不限于设计未成年人的性内容、自残行为、犯罪意图等采取零容忍政策。对于其他内容,我们将不设置过滤器。”
另外,社区对使用者友好。据悉,FlowGPT在每次迭代中都降低了用户门槛,使其更容易访问。如,ChatGPT Image Generator作品的使用界面中,用户指导以视频或文字的形式呈现。
图源FlowGPT:左为ChatGPT Image Generator界面,右为提示词“A girl crying at the corner, masculine”初次生成图像
党嘉成认为,Prompt不是只给会编程、有技术背景的人使用,只是大部分人还不会,或没有准备好去使用AI。他发现,社区中会花时间研究并真正在意Prompt产出的这批人其实没有技术背景。
他在“出海相对论”播客中提到:“会Prompt的人就像打字机刚刚发明出来时的打字员,Prompt engineer可能是某个阶段的产物。未来,prompt或许会成为每个人的基本技能。”
他还表示,当操作数据的门槛降低后,任何人在大模型的协助下都具备行业专家的能力,届时,Prompt不仅局限于文本(text),还可以是脑暴会议的录音或是一个涂鸦而来的草图。FlowGPT留下人们的想象力,便是其优势所在。
FlowGPT通过教程、学习博客、研讨会、社区论坛等方式培养持续学习的文化氛围。他们在社群建设上下了功夫,在每一个Prompt作品界面,集合了“点赞”、“收藏”、“分享”等社群互动设计,并有作者建议、创建日期、使用次数等信息。
党嘉成表示,“我们是同类平台中社区形态最好的,为创作者提供丰富、全面、简单易用的工具。而且,我们的社群属性重,多位创作者小伙伴会一起讨论、分享有意思的AI应用。”
他们发现,良好的社区生态有益于创新内容的传播。党嘉成举例,OpenAI在去年10月开放文生图能力,而在2023年4月左右,已经有人发现可以通过特殊方式让ChatGPT生图。其做法是让ChatGPT生成特殊链接,在其尾部加上图片的Prompt,该链接随之变成一张图。用户将用法发布在FlowGPT平台上,带来一次二次创作潮,生成游戏、剧本杀或角色肖像等应用。“这也让社区的内容质量提升了一个档次”,他补充。
从2023年5月开始,在FlowGPT的作品应用中,用户可以通过“Create as Reference”打开详情页面,查看其他创作者的提示词,进行二创修改,跟Github的开源性质相似。
图源:FlowGPT,Create as Reference在图中对话框下方
FlowGPT用户Seelz认为,FlowGPT的核心实际上是开源精神,开源则是创新的内核。“FlowGPT通过直观的工具和友好的交流界面,将复杂的AI景观转化为一块真正的‘画布’。这其中,无论是AI领域的新手,还是经验丰富的开发者,他们的每一支‘画笔’都很重要。”
那么,FlowGPT的玩法具有可持续性吗?奥特曼虽然认可Prompt是个高杠杆技能,但他也认为:“五年后我们将不再需要提示词工程,或者只需在这方面做少量工作。”也有人持这样的观点:提示词是一个中间过渡的产物,用户对其需求将随着大模型理解能力的升级而逐渐淡化。
对此,党嘉成表示:“提示词永远不会消失,它能做到的事会越来越多,现在不确定它未来的具体形态将发生什么变化,但是将有越来越多的人用到提示词。”
在他看来,提示词是人们和AI沟通的媒介,大模型能力的提升是增大内存、上下文用于一次性理解更多信息,“而所谓更好的Prompt,是把同一个信息解释得更清楚,大模型对这种信息量的需求是不变的。”
他从实际数据举证,当大语言模型不断升级的同时,所需的Prompt也会随之变得复杂。
图源:党嘉成领英分享
对此,有专业人士进一步解释,大模型应用端是人机交互,Prompt也会往专业的方向发展,就像计算机语言一样变得复杂。不过,Prompt更接近自然语言,所以门槛更低。目前,AI发展正处于早期阶段,尚无统一的提示词标准输入,而社区便是能促进提示词标准化的地方。
党嘉成对社区能够持续发展持自信态度。他认为,在ChatGPT-4或更智能的对话模型出现后,人们的优势便是想象力。就像FlowGPT的slogan:“当 AI 无限放大我们的创造力,限制我们的,只剩下想象力。”