トークン管理の技術的実装
code2promptには、cl100k (デフォルト)、p50k、p50k_edit、r50kなど、複数の主流の辞書アルゴリズムをサポートするプロフェッショナルなトークンカウンタが組み込まれている。を使うことで、生成されるプロンプトがターゲットモデルのコンテキストウィンドウの制約に厳密に適合するようにすることができる。
主なアプリケーション・シナリオ
- コンテキストのオーバーフロー保護：モデルの処理能力を超える可能性のある長いヒントの警告
- コストの最適化：入力の長さを正確に制御し、APIコールのコストを削減します。
- パフォーマンスチューニング：トークン分布に基づくヒント構造の最適化
専門能力開発の価値
この機能は、大規模なモデル・アプリケーションでよくあるコンテキスト・オーバーランの問題を解決します。例えば、ChatGPTにコード解析リクエストを送信する場合、開発者はまずコードベース全体をヒントに変換してトークン数をカウントし、モデルのコンテキスト・ウィンドウ・サイズ（例えばGPT-4の8kまたは32kバージョン）に基づいてインテリジェント・チャンキングを実行することで、各解析リクエストが効果的な処理の範囲内に収まるようにすることができます。
この答えは記事から得たものである。code2prompt: コードライブラリをビッグモデルで理解可能なプロンプトファイルに変換するについて
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