指令长度是否会影响模型输出效果？如何平衡指令长度与效率？ 热门官方

​ 指令长度受模型“上下文窗口”（Context Window）限制（如GPT-4 Turbo为128k tokens，Claude 3为200k tokens），过长可能导致模型忽略早期信息或响应变慢。平衡策略包括：

• 精简冗余信息：删除与任务无关的修饰词（如“非常重要的是，请你务必”→“请”）；

• 关键信息前置：将核心任务（如“总结”“翻译”）放在指令开头，便于模型优先捕捉；

• 外部化上下文：将大段参考资料（如论文全文）通过“检索增强生成（RAG）”单独存储，指令中仅引用索引（如“参考文档ID：XXX，总结其核心结论”）；

• 动态调整长度：简单任务用短指令（<50字），复杂任务用结构化长指令（但控制在上下文窗口的70%以内，预留输出空间）。