要管理过长或过于冗长的模型输出，您可以应用结果过滤或输出截断技术。 这些方法有助于控制输出长度，同时保持相关性。 目标是平衡完整性和效率，确保响应保持简洁，同时又不牺牲关键信息。 让我们探索实现这一目标的实用方法。
结果过滤涉及对模型的输出进行后处理，以删除不必要的内容。 例如，您可以使用正则表达式或关键字检查来消除冗余短语、重复句子或离题内容。 假设一个模型生成了详细的答案，但附加了一个通用免责声明，例如“这是一个复杂的主题；请咨询专家。” 您可以过滤掉此类样板文本。 另一种方法是对句子的相关性进行评分（例如，使用 TF-IDF 或嵌入相似性），并且仅保留得分最高的段落。 例如，在问答系统中，您可以优先考虑包含用户问题直接答案的句子，并丢弃推测性或过于冗长的解释。 像 transformers 管道或自定义脚本这样的工具可以自动执行此过滤。
输出截断在模型生成过多文本之前限制模型的生成过程。 大多数 API 和库都支持诸如 max_length（输出中的最大 token 数）或 max_time（基于时间的截止）之类的参数。 例如，在 Hugging Face 的 generate() 方法中设置 max_length=200 可确保模型在 200 个 token 后停止。 您还可以使用束搜索或采样策略来优先考虑较短的输出。 例如，降低 temperature 参数会降低随机性，通常会导致更集中的响应。 此外，某些模型支持“停止序列”（例如， \n\n 或预定义的短语）以提前停止生成。 在 OpenAI 的 API 中，指定 stop=["\n"] 会在第一个换行符处截断输出。 这些方法需要通过实验来平衡简洁性和连贯性。
组合方法通常会产生最佳结果。 例如，您可以将输出截断为 300 个 token，然后应用过滤来删除低置信度的句子。 如果模型生成了一个带有重复示例的技术解释，您可以只保留第一个示例并过滤掉其余部分。 对于动态场景，请考虑迭代优化：生成响应，检查其长度，并在需要时重新运行截断或过滤。 但是，避免过度修剪，因为这可能会删除关键细节。 像 LangChain 的 LLMChain 或自定义中间件之类的工具可以自动执行这些步骤。 始终使用实际测试验证输出 - 例如，确保截断的摘要仍然回答用户的问题。 通过调整这些技术，您可以在保持输出质量的同时优化性能。