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。”
话题
programming languages
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