限制大模型的字数可以通过以下几种方式：
使用提示词时，您会通过API或直接与大语言模型进行交互。你可以通过配置一些参数以获得不同的提示结果。调整这些设置对于提高响应的可靠性非常重要，你可能需要进行一些实验才能找出适合您的用例的正确设置。以下是使用不同LLM提供程序时会遇到的常见设置：Temperature：简单来说，temperature的参数值越小，模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值，大语言模型可能会返回更随机的结果，也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。我们目前也在增加其他可能token的权重。在实际应用方面，对于质量保障（QA）等任务，我们可以设置更低的temperature值，以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。对于诗歌生成或其他创造性任务，你可以适当调高temperature参数值。Top_p：同样，使用top_p（与temperature一起称为核采样的技术），可以用来控制模型返回结果的真实性。如果你需要准确和事实的答案，就把参数值调低。如果你想要更多样化的答案，就把参数值调高一些。一般建议是改变Temperature和Top P其中一个参数就行，不用两个都调整。Max Length：您可以通过调整max length来控制大模型生成的token数。指定Max Length有助于防止大模型生成冗长或不相关的响应并控制成本。
从官方文档可以看到我们目前使用的模型有哪些，以及每个模型的token限制。除此之外，最直观能感受到各类模型token限制的其实是poe:在这里我们看到的16K、32K、100K就是指token上限。Claude-2-100 k模型的上下文上限是100k Tokens，也就是100000个tokenChatGPT-16 k模型的上下文上限是16k Tokens，也就是16000个tokenChatGPT-4-32 k模型的上下文上限是32k Tokens，也就是32000个token但似乎很多小伙伴不理解这个限制具体影响在哪些方面。所以我替你们问了一下GPT（真不懂你们为什么不自己问/手动狗头）从回答可以看出，这个token限制是同时对下述两者生效的：1、一次性输入2、一次对话的总体上下文长度，值得注意的是这个长度不是达到上限就停止对话，而是遗忘最前面的对话，你可以理解为鱼的记忆只有7秒，第8秒的时候他会忘记第1秒的事，第9秒的时候……（某些同学是不是恍然大悟了）
“-输出改进后的完整Prompt”，这也是属于需要输出的内容，不是这个机器人的目标。3.注意拼写正确Constrains:Constraints：翻译为限制，限制一般包括具体的字数限制。他这里（Constrains）单词没有拼写正确，所以大家再用的时候要确认拼写正确，对大模型来说是可以理解稍许不正确的词语的，这是一个小问题。正确的拼写方法是Constraints。限制条件，要确保你的限制条件清晰和可以被大模型执行。以下是一些常见的限制条件：1.内容长度限制：这是最直观的一种限制，确保模型的输出不会超过用户设定的字数或者信息量。2.内容类型限制：这种限制确保模型不会生成不恰当的或不相关的内容。例如，可以通过预先设定的过滤规则来避免生成不适宜的语言或主题。3.逻辑和一致性限制：为了让模型的输出更加符合逻辑，可以通过增加对模型理解和处理逻辑关系的能力来设定。4.风格和语调限制：在某些情况下，你可能希望模型的输出符合特定的写作风格或语调。没有遵循最简原则Skill: