Implementação técnica do gerenciamento de tokens
O code2prompt tem um contador de tokens profissional integrado que oferece suporte a vários algoritmos de léxico convencionais, incluindo cl100k (padrão), p50k, p50k_edit e r50k. Os desenvolvedores podem usar o parâmetro -tokens para obter contagens precisas de tokens e, com o parâmetro -c, selecionar um léxico específico para garantir que os prompts gerados sejam estritamente adaptados às restrições da janela de contexto do modelo de destino. sejam estritamente adaptados às restrições da janela de contexto do modelo de destino.
Principais cenários de aplicativos
- Proteção contra estouro de contexto: aviso de dicas longas que podem exceder a capacidade de processamento do modelo
- Otimização de custos: controle preciso do comprimento da entrada para reduzir os custos de chamadas de API
- Ajuste de desempenho: otimização da estrutura de dicas com base na distribuição de tokens
Valor do desenvolvimento profissional
Esse recurso resolve o problema comum de excesso de contexto em aplicativos de modelos grandes. Por exemplo, ao enviar uma solicitação de análise de código para o ChatGPT, os desenvolvedores podem primeiro converter a base de código completa em dicas e contar o número de tokens e, em seguida, executar a fragmentação inteligente com base no tamanho da janela de contexto do modelo (por exemplo, a versão de 8k ou 32k do GPT-4) para garantir que cada solicitação de análise esteja dentro da faixa de processamento eficaz.
Essa resposta foi extraída do artigocode2prompt: conversão de bibliotecas de código em arquivos de prompt compreensíveis de modelo grandeO
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