英语和其他语言的提示词之间的差异：语言如何塑造 AI 交互
当与 ChatGPT、Midjourney 或 DALL·E 等生成式 AI 工具交互时，用户通常依赖 AI 提示词——简短、描述性的文本，用于指导模型的输出。
但你有没有想过 AI 提示词的语言如何影响结果？本文探讨了用英语编写的提示词与用其他语言（如西班牙语、中文、日语等）编写的提示词有何不同。它包括真实世界的例子、最佳实践以及针对希望掌握提示词工程的全球读者的 SEO 优化见解。
为什么语言在 AI 提示词中很重要
英语已成为与大型语言模型 (LLM) 交互的事实标准语言，但它不是唯一的选择。虽然大多数先进的 AI 模型主要接受英语数据集的训练，但许多模型在某种程度上是多语言的。然而，AI 输出的性能、准确性和细微差别会因提示词中使用的语言而异。
一张比较多语言模型在翻译和推理任务上的性能的图表。
关键词焦点
- 英语与其他语言的 AI 提示词对比
- 多语言 AI 交互
- 按语言划分的提示词工程
- 用不同语言编写提示词的最佳实践
AI 模型是如何训练的
像 GPT、PaLM 或 Claude 这样的大多数基础模型都是使用主要以英语编写的大型语料库进行训练的。Hugging Face 在 2023 年的一项研究表明，常见 LLM 的超过 60% 的预训练数据是英语，而其他语言（如中文 (7%)、德语 (4%) 和西班牙语 (3%)）则远远落后。
这种训练偏差解释了为什么英语提示词通常会产生更好、更细致和更快的结果。
英语提示词：丰富、信息量大、默认
由于模型训练中使用的大量数据都是英语，因此英语提示词是我们与模型通信的首选语言。
优点
- 丰富的训练数据覆盖
- 更好地理解习语和文化参考
- 对详细指令更敏感
例子
Prompt (英语): "Write a persuasive product description for a new AI-powered writing tool targeting marketing teams."
结果：清晰、流畅且具有说服力的内容，带有商业语气。
非英语提示词：发生了什么变化？
西班牙语、法语和德语
由于语言相似性和相对较强的训练存在，这些欧洲语言表现良好。
- 西班牙语：适合非正式提示词和讲故事
- 德语：结构化和逻辑化的结果
- 法语：有时过于冗长
示例比较
Prompt (西班牙语): "Escribe una descripción persuasiva de un nuevo software de escritura con inteligencia artificial para equipos de marketing."
与英语版本相比，通常会产生稍微通用且缺乏冲击力的内容。
中文和日语
由于语言结构和基于字符的文字系统，这些语言提出了更大的挑战。
- 中文：结果可能缺乏流畅性或包含翻译痕迹
- 日语：可能过度简化或误解细微差别
文化和语义影响
不同的语言反映了不同地区的文化差异，这将直接影响语言表达方式。例如，日语提示词通常更间接和礼貌，而英语则偏爱清晰和直接。这会影响 AI 有效理解提示词背后意图的方式。
改进非英语提示词的策略
- 尽可能使用英语：翻译成英语，提示 AI，然后翻译输出。
- 简化语法：使用简短、清晰的句子来减少歧义。
- 提供示例：包含示例有助于模型理解上下文。
- 反向翻译：将您的提示词翻译成英语，验证其含义，并在需要时进行修改。
混合语言提示词：两全其美？
一些用户尝试在单个提示词中混合使用英语和他们的母语。这可以增强清晰度，但也可能使未针对代码转换进行训练的模型感到困惑。
例子
"请用中文写一段产品介绍，参考如下英文语气：'Elevate your writing game with our AI-powered assistant.'"
这种方法最适用于像 GPT-4 这样的双语模型。
对 SEO 和全球通信的影响
了解语言如何影响提示词的有效性可以帮助 SEO 写手、内容创作者和 AI 营销人员。
- 使用英语来微调初始输出
- 在获得高质量的英语结果后，对内容进行本地化
- 测试多种语言的提示词以进行 A/B 比较
模型选择技巧
由于大型语言模型受到训练数据语言的影响，因此我们在创建内容或执行自动化任务时，可以根据自己的需求选择大型预测模型。例如，当我们想要生成中文内容的文章时，可以选择 DeepSeek 等中文模型；当我们想要创建英文内容时，可以选择 ChatGPT 和 Gemini 等模型。
结论：一个提示词并不适合所有情况
您选择的语言不仅会影响 AI 的性能，还会影响输出的语气、相关性和质量。为了获得最佳结果，请根据模型的优势定制提示词，并考虑先从英语开始再进行本地化。
由 Global AI Insights 发布
