Prefill-tekniikka: pakotetaan LLM-vastaus alkamaan suoraan koodilla
Assistantin vastauksen alkuun syötetään valmiiksi backtick-koodiblokki, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantotekstejä. Säästää tokeneita ja vastausaikaa. strip_markdown_wrapper poistaa ``` -merkit jälkikäteen. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -124,7 +124,8 @@ impl LlmEngine {
|
||||
}
|
||||
|
||||
pub fn generate(&mut self, prompt: &str, max_tokens: usize) -> Result<GenerateResult, String> {
|
||||
let formatted = format!("<|im_start|>system\nYou are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", prompt);
|
||||
// Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla → malli jatkaa suoraan koodilla
|
||||
let formatted = format!("<|im_start|>system\nYou are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", prompt);
|
||||
|
||||
let encoding = self.tokenizer.encode(formatted.as_str(), true)
|
||||
.map_err(|e| format!("Encode: {}", e))?;
|
||||
|
||||
@@ -254,7 +254,9 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
|
||||
(prompt.clone(), default_system.to_string(), 128)
|
||||
};
|
||||
|
||||
let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", system_msg, actual_prompt);
|
||||
// Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla
|
||||
// eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantoa. strip_markdown_wrapper poistaa ``` jälkikäteen.
|
||||
let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", system_msg, actual_prompt);
|
||||
|
||||
// Inferenssi: käytetään välimuistissa olevaa mallia
|
||||
let (generated_text, tokens_generated, gen_time) = MODEL_CACHE.with(|cache| {
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user