限制大模型的字数可以通过以下几种方式：
调整参数： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能返回更随机、多样化或更具创造性的结果。对于质量保障等任务，可设置更低值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 一起称为核采样技术，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时，调低参数值；想要更多样化答案时，调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整 Max Length 控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 了解 token 限制： 不同模型有不同的 token 限制，例如 Claude-2-100k 模型的上下文上限是 100000 个 token，ChatGPT-16k 模型的上下文上限是 16000 个 token，ChatGPT-4-32k 模型的上下文上限是 32000 个 token。 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。 遵循最简化原则设置限制条件： 确保拼写正确，例如“Constraints”（限制）。 常见的限制条件包括： 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关的内容。 逻辑和一致性限制：增强模型处理逻辑关系的能力。 风格和语调限制：使输出符合特定写作风格或语调。
