你好啊，我是雨飞，见字如面。感谢阅读，期待我们下一次的相遇。
这里的规则，就是我们可以控制的地方，有的人会认为应该选择概率最高的词，有的人会认为应该在概率排名靠前的TopK个中随机选一个效果会更好。这就是需要我们根据实际情况进行选择。这种随机性的引入，使得大模型能够生成更有创造力的文章，但同时就导致了就算我们使用相同的提示词，每次的输出也都可能得到不同的内容。
在我们每一次和Claude对话的时候，Cursor都会将之前的上下文信息携带上，输入给Claude，这样就导致了历史信息越多，输入的上下文就越多，而输出响应的时间就会变长。这也就是为何，我们一直在一个对话中不停的聊天，会导致这个页面出现卡顿的原因。
然而，由于算力以及响应时间等问题，上下文的长度是不可能无限扩展的，都是有一个上限值。在这里，我们一般用Token数进行衡量，Token就是大语言模型处理文本的时候，对文本进行切分的最小单位，可以是一个字，也可以是一个词组，这取决于大语言模型使用的编码策略。这个我们后面会给大家展示，现在稍作了解就可以。
在Cursor中，究竟支持多长的上下文呢。
在Cursor官方文档中，我们可以找到答案。文档中很明显的可以看到，在chat中支持2w的tokens，而在cmd-k中支持1w的tokens。因此，当我们聊天的上下文过长的时候，Cursor会删减一部分上下文记录以及相关代码，以便满足这个长度。
那么问题来了，1w的token大概是多少单词或者汉字呢。这里，我们可以简单的记忆，1000个token通常代表750个英文单词或500个汉字。这个方法还需要我们自己去简单估算下上下文的长度，雨飞这里给大家找了一个网站可以比较方便的显示token数。
网址：https://tokencounter.org/claude_counter
下面是展示截图，目前这个网站只能统计Claude模型所占的token数。
如果想统计GPT模型所占用的token数，可以使用下面这个网站。
网址：https://platform.openai.com/tokenizer
为此，我们可以非常清晰的知道自己输入了大概多少的内容，是否超出了模型上限。
如果非要添加上下文信息的话，可以先让AI把之前的聊天记录进行总结，写到文件中，然后引用这个文件再进行后面的提问。这样相当于把复杂的聊天记录进行了压缩，更节省token数，而且指令还更清晰。
如果你觉得这篇文章对你有启发，欢迎点赞收藏转发下。目前运营了两个Cursor交流群，付费、免费的都有，有想一起交流学习的可以添加下方的微信，邀你一起学习。
❤️常驻小尾巴❤️
加微 1060687688，备注「公众号」，送你一份「AI工具与副业变现指南」
