分析
本文總結了一項關於不同編程語言的Token效率的研究,突出了Clojure的性能。然而,RosettaCode中使用的方法和具體任務可能會顯著影響結果,可能偏向於那些適合簡潔地解決這些任務的語言。此外,tokenizer的選擇,本例中為GPT-4的tokenizer,可能會基於其訓練數據和token化策略引入偏差。
引用
“LLMを活用したコーディングが主流になりつつある中、コンテキスト長の制限が最大の課題となっている。”
本文總結了一項關於不同編程語言的Token效率的研究,突出了Clojure的性能。然而,RosettaCode中使用的方法和具體任務可能會顯著影響結果,可能偏向於那些適合簡潔地解決這些任務的語言。此外,tokenizer的選擇,本例中為GPT-4的tokenizer,可能會基於其訓練數據和token化策略引入偏差。
“LLMを活用したコーディングが主流になりつつある中、コンテキスト長の制限が最大の課題となっている。”