回复限制和上下文限制是一样的吗

首先我们给出一些常见缩写和专业词汇的“人话”解释，它们十分基础，但理解他们至关重要。为了讨论更加聚焦，接下来的内容将主要围绕大语言模型为主进行展开（对于其他模态的大模型，我们暂且放放）：LLM：Large language model的缩写，即大语言模型，前面百团大战中的各类大模型，说的都是大语言模型（极其应用）Prompt：中文译作提示词，就是我们输入给大模型的文本内容，可以理解为你和大模型说的话，下达的指令。提示词的质量好坏，会显著影响大模型回答的质量，很多时候如果你觉得大模型回答的太差了，AI味儿太浓了，很可能是你的提示词写的不够好，换言之，不是AI不行，而是你不行?Token：就像人类有着不同的语言，大模型也有着自己的语言体系，如图9，我们发送文本给大模型时，大模型会先把文本转换为他自己的语言，并推理生成答案，而后再翻译成我们看得懂的语言输出给我们。正如人类不同语言都有最小的字词单元（汉语的字/词，英语的字母/单词），大模型语言体系中的最小单元就称为Token。这种人类语言到大模型语言的翻译规则，也是人类定义的，以中文为例，由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法，因此一个Token对应的汉字数量也会有所不同，但在通常情况下，1Token≈1-2个汉字。请注意，大模型的收费计算方法，以及对输入输出长度的限制，都是以token为单位计量的。上下文：英文通常翻译为context，指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响AI大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大token数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新token时实际参考的前面内容的范围（关于这一点，你需要看完3.2中关于GPT的讨论，方能更好理解）

往往在很多时候，我们需要让模型基于一个固定知识片段去回复内容，但有很多情况下在检索阶段会查找不出知识片段，此时模型则会进行基于内部知识进行答复，这样仍然会有产生幻觉的可能性。为了解决这个问题，我们对提示词做进一步优化,将Constraints前置，同时改进Example中描述整个知识检索的流程步骤。可能有人会问：为什么要这么做？原因很简单，GPT模型对提示词的注意力主要集中在头部和尾部，如果将约束前置，可以更好的控制模型行为。以下是经过调整的第三版提示词：首先，测试了Context标签没有上下文的情况，发现模型不会进行回复。接着，我们又开始测试一个正确问题&正确答案。发现模型完全按照我们的提供的知识进行了准确回复，但是似乎透露了原文，这与我们最初的要求不符。不过，会不会是知识片段过段而导致的？果然，当我们把知识片段增大时，回复内容就不会“全文背诵”了。最后，我们再测试一下“有知识片段，但问题和知识不相符”的情况：我在Context中输入了一个知识片段，然后提问“东京在哪里？”，发现依然不能获得回复，这个结果表明，模型在处理用户输入时，确实会进行一定程度的推理和验证过程。即使在上下文中存在知识片段但确是错误知识的情况下，模型仍然没有直接回答问题，这可能是因为模型在生成回答时，会考虑到多种因素，包括但不限于上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制。

往往在很多时候，我们需要让模型基于一个固定知识片段去回复内容，但有很多情况下在检索阶段会查找不出知识片段，此时模型则会进行基于内部知识进行答复，这样仍然会有产生幻觉的可能性。为了解决这个问题，我们对提示词做进一步优化,将Constraints前置，同时改进Example中描述整个知识检索的流程步骤。可能有人会问：为什么要这么做？原因很简单，GPT模型对提示词的注意力主要集中在头部和尾部，如果将约束前置，可以更好的控制模型行为。以下是经过调整的第三版提示词：首先，测试了Context标签没有上下文的情况，发现模型不会进行回复。接着，我们又开始测试一个正确问题&正确答案。发现模型完全按照我们的提供的知识进行了准确回复，但是似乎透露了原文，这与我们最初的要求不符。不过，会不会是知识片段过段而导致的？果然，当我们把知识片段增大时，回复内容就不会“全文背诵”了。最后，我们再测试一下“有知识片段，但问题和知识不相符”的情况：我在Context中输入了一个知识片段，然后提问“东京在哪里？”，发现依然不能获得回复，这个结果表明，模型在处理用户输入时，确实会进行一定程度的推理和验证过程。即使在上下文中存在知识片段但确是错误知识的情况下，模型仍然没有直接回答问题，这可能是因为模型在生成回答时，会考虑到多种因素，包括但不限于上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制。