在OpenAI的官方文档中已经提供了[Prompt Enginerring]的最佳实践，目的就是帮助用户更好的使用ChatGPT
编写优秀的提示词我一共总结了9个分类，本文讲解第6个分类：指定输出长度
- 提供更多的细节
- 要求模型扮演角色
- 使用分隔符
- 指定任务步骤
- 提供样例
- 指定输出长度
- 提供参考文本
- 复杂任务拆分成子任务
- 给GPT足够的时间思考
本文主要针对指定输出长度进行展开讲解
一、什么是指定输出长度
想象一个场景，你是一位面试官，你每天要面试无数的人，所以你一般一个人只给30分钟的面试时间，但是你发现很多时候有些面试人员仅仅是自我介绍就花费5分钟左右的时间。你觉得这样不行，于是你在每一次要求面试人员自我介绍时，都会加一句："请在2分钟内介绍下你自己"。
对于大模型也是同样的道理，我们平时让他写总结，写引言，写观点，如果你不加约束，他们就会按照自己的想法进行输出，很多时候可能不符合你的预期。所以我们在写Prompt的时候，如有需求，可以提前加上对长度的要求。
二、如何指定输出长度
这里不要狭隘的任务输出长度就是文本的长度，它可以有多种维度，一般常用的有：
- 词数/字数：比如公众号的摘要要求是100字，所以在生成摘要的时候需要告诉大模型，请讲字数控制在100以内
- 例子数/要点数：我们经常会让ChatGPT针对某一场景帮我们想一些例子，这个时候我们一般都有例子个数的预期，所以我们会告诉ChatGPT帮我举1个例子
- 句子数或段落数：可以通过句子数或者段落数来优化文章的组织结构
三、指定长度一定会生效么
答案是否定的，接下来我们通过几个例子来看下ChatGPT的表现
3.1 无中生有指定字数
使用GPT3.5 生成 你会发现我要求是20个字符，但是生成了30个字
3.2 叠加句子和字数约束
针对3.1的案例，我们可以进一步进行约束，不仅约束字数，还要约束句子
3.3 对既有文本的概括
另外一种场景是针对你提供文本的概括，这种情况下，大模型表现也不错。
四、总结
指定输出长度是一个非常简单的策略，但是需要注意的是：该策略并不是一直有效。如果需要严格有效，可以叠加更多的约束，比如同时约束句子和字数。同时大模型对于既有文本的概括相对效果会更好
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