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。”
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“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。”
“该论文可能强调了,不仅仅是最流行的编程语言,所有编程语言都对基于代码的AI的有效性有所贡献。”
“这篇文章的核心围绕着“通过空元内部参数化的公称型理论”。”
“AI 编码代理正在消除编程语言障碍。”
“这篇文章来源于Hacker News。”