【AI】入门必看：大模型提示词的“有效长度”是多少？
入门必看：大模型提示词的 “有效长度” 是多少？
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在使用大模型的过程中，提示词的作用至关重要。它就像给大模型的 “指令”，直接影响着模型输出的质量。而提示词的长度，是很多新手容易困惑的问题。太长了怕模型抓不住重点，太短了又怕信息给得不够。那么，大模型提示词的 “有效长度” 到底是多少呢？这篇文章就来详细聊聊这个话题。
1. 什么是大模型提示词的 “有效长度”
1.1 基本定义
简单来说，大模型提示词的 “有效长度” 指的是能够让大模型准确理解用户意图，并输出符合预期结果的提示词长度范围。它不是一个固定的数值，而是会根据多种因素发生变化。
1.2 与 “实际长度” 的区别
实际长度就是提示词的字数、字符数或者 token 数。而有效长度关注的是在实际长度中，那些真正能帮助模型理解需求的部分所对应的长度。比如，一段 100 字的提示词，可能其中有 30 字是冗余信息，那么它的有效长度可能就相当于 70 字的有效内容所对应的长度。
2. 影响大模型提示词有效长度的因素
2.1 大模型本身的能力
不同的大模型，其处理能力和理解能力存在差异。
2.1.1 小型模型
小型模型的参数较少，处理信息的能力有限。如果提示词过长，它可能无法完全理解和处理，有效长度相对较短，一般适合简洁明了的提示，比如几个字到几十个字。
2.1.2 大型模型
大型模型参数更多，处理复杂信息的能力更强，能够接受更长的提示词，有效长度也相对较长，有时甚至可以达到上千字。
2.2 任务的复杂程度
2.2.1 简单任务
像查询天气、计算简单数学题这类简单任务，不需要太多的信息，提示词有效长度通常较短，十几个字甚至几个字就足够了。例如，“北京今天天气怎么样？”“1 加 1 等于几？”
2.2.2 复杂任务
而进行论文创作、编写复杂代码、分析复杂案例等复杂任务时，需要向模型提供更多的背景信息、具体要求等，提示词的有效长度就会更长。可能需要几百字甚至上千字才能把任务说清楚。
2.3 信息的完整性要求
如果任务对信息的完整性要求很高，比如撰写一份详细的产品说明书，需要涵盖产品的功能、使用方法、注意事项等多个方面，那么提示词就需要包含足够多的信息，有效长度自然会增加。反之，如果对信息完整性要求不高，提示词有效长度可以短一些。
3. 如何判断提示词的有效长度是否合适
3.1 看模型输出结果
3.1.1 输出符合预期
如果模型输出的结果完全符合自己的需求，内容准确、完整，没有遗漏关键信息，说明当前提示词的有效长度是合适的。
3.1.2 输出偏离需求
如果模型输出的结果与预期相差较大，要么是没有理解核心需求，要么是遗漏了重要信息，这时候可能就是提示词有效长度不合适，需要进行调整。
3.2 看是否有冗余信息
如果提示词中存在大量与任务无关的内容，比如过多的无关背景介绍、重复的表述等，说明提示词可能过长，有效长度被稀释了，需要精简。
3.3 逐步测试调整
可以先从一个相对简短的提示词开始，观察模型的输出。如果输出不理想，就逐步增加提示词的长度，补充必要的信息，直到模型输出符合预期。反之，如果一开始提示词较长，输出效果不好，就尝试精简，去掉冗余内容，看是否能改善输出结果。
4. 不同场景下提示词有效长度的参考范围
4.1 日常问答场景
在日常的简单问答中，比如询问常识、解释简单概念等，提示词有效长度一般在 10 - 50 字之间。例如，“什么是人工智能？”“地球自转一周需要多长时间？”
4.2 内容创作场景
4.2.1 短文创作
像写一段朋友圈文案、一个简短的小故事等，提示词有效长度通常在 50 - 200 字。需要说明创作的主题、风格、大概内容等。
4.2.2 长文创作
撰写一篇完整的文章、小说章节等，提示词有效长度可能在 200 - 1000 字以上。要提供详细的主题、结构、人物设定、情节走向等信息。
4.3 代码编写场景
4.3.1 简单代码片段
编写一个简单的函数、实现一个基础功能的代码，提示词有效长度大概在 50 - 200 字。说明要实现的功能、使用的编程语言等。
4.3.2 复杂程序开发
开发一个包含多个模块、功能复杂的程序，提示词有效长度可能需要 200 - 1000 字以上。需要详细描述程序的功能需求、模块划分、数据处理方式等。
4.4 数据分析场景
进行简单的数据统计、生成数据报表等，提示词有效长度一般在 100 - 500 字。要说明数据的来源、统计的指标、报表的格式等。如果是复杂的数据分析，比如进行数据建模、分析数据趋势并给出预测等，提示词有效长度可能在 500 字以上。
5. 优化提示词有效长度的方法
5.1 突出核心需求
在撰写提示词时，要把最核心的需求放在前面，让模型能够快速捕捉到关键信息。避免把重要内容淹没在大量的次要信息中，这样可以在有限的长度内提高提示词的有效性。
5.2 去除冗余信息
仔细检查提示词，把那些与任务无关、重复或者表述啰嗦的内容删掉。比如，在询问 “如何煮面条” 时，不需要详细介绍面条的历史，只需要说明煮面条的步骤要求即可。
5.3 分点表述
对于复杂的任务，可以采用分点的方式来撰写提示词。把任务的各个要求、背景信息等分成不同的点，条理清晰，既方便模型理解，也能避免信息混乱，从而在合适的长度内把任务说清楚。
5.4 控制信息密度
提示词中的信息密度要适中，不要过于紧凑导致模型难以理解，也不要过于松散包含太多无效信息。可以根据任务的复杂程度和模型的能力，合理安排信息的多少和表述的详略。
6. 常见的关于提示词长度的误区
6.1 越长越好
很多新手认为，提示词越长，给模型的信息越多，模型输出的结果就会越好。但实际上，过长的提示词可能包含大量冗余信息，反而会让模型抓不住重点，影响输出效果。只有在必要的时候，提供足够的有效信息才是合适的。
6.2 越短越好
与越长越好相反，也有人认为提示词越短越好。但对于复杂的任务，过短的提示词无法提供足够的信息，模型很难准确理解需求，输出的结果自然也不会理想。
6.3 固定长度
不同的任务、不同的模型，提示词的有效长度是不同的，不存在一个固定的标准长度。不能不管什么情况，都使用同样长度的提示词，需要根据实际情况进行调整。
7. 提高对提示词有效长度把控能力的练习
7.1 多尝试不同任务
多使用大模型处理各种不同类型的任务，从简单到复杂，在实践中感受不同任务对提示词长度的要求，积累经验。
7.2 分析优秀提示词
可以寻找一些优秀的提示词案例，分析它们的长度、结构和内容安排，学习如何在合适的长度内有效地表达需求，借鉴其中的优点用到自己的提示词撰写中。
7.3 总结经验教训
每次使用大模型后，对提示词的效果进行总结。如果成功了，记录下当时提示词的长度和特点；如果失败了，分析原因是否与长度有关，以及如何调整。通过不断总结，逐步提高对提示词有效长度的把控能力。
8. 不同大模型的提示词长度特点举例
8.1 ChatGPT
ChatGPT 作为一款广泛使用的大模型，能够处理较长的提示词。在处理复杂任务时，提示词有效长度可以达到上千字。但对于简单任务，几十字的提示词就能得到很好的结果。
8.2 文心一言
文心一言在中文处理方面有一定优势，其提示词有效长度也会根据任务复杂度有所不同。日常简单问答，几十字即可；进行长篇创作或复杂分析时，几百字到上千字的提示词都是合适的。
8.3 讯飞星火
讯飞星火同样具备处理不同长度提示词的能力。在代码编写等场景中，需要提供相对详细的信息，提示词有效长度可能在几百字左右；而简单的信息查询，十几字的提示词就足够了。
9. 结合实际案例分析提示词有效长度
9.1 案例一：简单信息查询
任务：查询 “李白是哪个朝代的诗人”
提示词 1（10 字）：“李白是哪个朝代的？”
输出结果：李白是唐代的诗人。
分析：提示词长度合适，有效长度刚好，模型准确理解并输出了正确结果。
提示词 2（50 字）：“我想知道李白是哪个朝代的诗人，他还有很多著名的诗作，比如《静夜思》，你能告诉我吗？”
输出结果：李白是唐代的诗人。他的《静夜思》等诗作广为流传。
分析：提示词包含了一些冗余信息，但核心需求明确，模型还是能准确输出结果，但有效长度其实 10 字左右就足够了，多余的信息没有增加效果。
9.2 案例二：撰写短文
任务：写一段关于春天的 50 字短文
提示词 1（30 字）：“写一段 50 字左右关于春天的短文，要体现春天的生机。”
输出结果：春天来了，小草破土而出，花儿竞相开放，鸟儿在枝头歌唱，到处充满生机与活力。
分析：提示词长度合适，有效信息明确，模型输出符合要求。
提示词 2（10 字）：“写春天短文。”
输出结果：春天很美。
分析：提示词过短，没有说明字数要求和体现生机的要点，模型输出过于简单，不符合需求，有效长度不足。
9.3 案例三：复杂代码编写
任务：编写一个简单的 Python 爬虫程序，爬取某网站的标题和链接
提示词 1（200 字）：“编写一个 Python 爬虫程序，使用 requests 和 BeautifulSoup 库，爬取 [网站地址] 的所有文章标题和对应的链接。要求程序能够处理简单的反爬机制，比如设置请求头；将爬取到的结果保存到 CSV 文件中，文件名为‘articles.csv’；代码要有适当的注释。”
输出结果：给出了符合要求的 Python 代码，包含了所需的库、功能实现和注释。
分析：提示词长度合适，提供了足够的信息，有效长度符合复杂任务的要求，模型输出正确。
提示词 2（50 字）：“用 Python 写个爬虫，爬取网站标题和链接，保存到文件。”
输出结果：给出的代码比较简单，没有处理反爬机制，也没有说明保存格式和注释要求。
分析：提示词过短，有效信息不足，无法满足复杂代码编写的需求，导致输出结果不完善。
