Definition
トークンマキシングとは、モデルのコンテキストウィンドウの容量を最大限に活用したり、パフォーマンス向上のためにトークンの意味的密度を最適化したりするために、入念に入力を構成するプロセスです。実務者は、モデルの推論能力を引き出すために意図的にパディングを追加したり、あるいはコスト削減のために不要なトークンを削ぎ落としたりすることがあります。
Summary
大規模言語モデルにおいて、特定のトークン数内の有用性または出力品質を最大化することを目的としたプロンプトエンジニアリングの最適化戦略。
Key Concepts
- プロンプトエンジニアリング
- コンテキストウィンドウ
- 意味的密度
- 最適化
Use Cases
- LLMの推論能力の最大化
- API利用コストの削減
- モデルの限界テスト