如何在输入内容很长的情况下，让 GPT 不“偷懒”？
内容提要
最近解决了GPT处理长文本时简化为摘要的问题。新方法是让AI分页输出，每次输出一页，确保完整性。通过few-shot提示词技巧，针对长短内容分别给出示例，并用XML标签标记页数。翻译效果不错，但代码分页仍需改进，容易出现重复代码。
关键要点
-
解决了GPT处理长文本时不输出完整内容的问题。
-
长内容指几千到上万字的输入，但未超出上下文窗口限制。
-
GPT在处理长内容时容易生成摘要，尤其在翻译和生成代码时。
-
以前的解决方案是手动拆分长内容，存在风格不一致的问题。
-
新的方法是让AI分页输出，每次只输出一页，避免摘要。
-
使用few-shot提示词技巧，分别给出短内容和长内容的示例。
-
输出使用XML标签标记页数，便于查看进度。
-
代码分页效果不佳，存在重复代码的问题，仍在改进中。
延伸解读
分页输出的优势
通过分页输出，GPT能够逐页处理长文本，避免了生成摘要的问题。这种方法确保了内容的完整性，特别适用于翻译和长代码生成，用户可以更清晰地跟踪进度，提升了使用体验。
few-shot提示词的应用
使用few-shot提示词技巧，可以有效引导GPT处理不同长度的内容。通过提供短内容和长内容的示例，AI能够更好地理解用户需求，从而生成更符合预期的输出。这种方法在实际应用中展现了良好的效果。
代码分页的挑战
尽管分页输出在文本处理上表现良好，但在代码生成方面仍存在挑战。GPT在处理代码时容易产生重复内容，且对模块的理解不够准确，导致分页效果不理想。这一问题仍需进一步研究和改进。
延伸问答
如何解决GPT处理长文本时不输出完整内容的问题？
通过让AI分页输出，每次只输出一页，避免生成摘要。
什么是few-shot提示词技巧？
few-shot提示词技巧是针对短内容和长内容分别给出示例，以提高输出效果。
分页输出的效果如何？
分页输出在翻译长文时效果很好，能够保持内容一致性，但在代码输出上效果不佳。
为什么以前的手动拆分方案存在问题？
手动拆分可能导致风格不一致，且需要额外的时间和精力。
XML标签在分页输出中有什么作用？
XML标签用于标记页数，便于查看输出进度。
代码分页输出存在什么问题？
代码分页容易出现重复代码，且GPT不确定输出独立模块还是部分代码。
