Como a Sintaxe Afeta a Tokenização em Prompts de LLM

Prompt: Você é um pesquisador de IA encarregado de entender como a sintaxe afeta a tokenização em grandes modelos de linguagem (LLMs). Considere fenômenos descritos no material de referência, incluindo: 1) XML e a importância de delimitadores de fechamento para estruturar o contexto; 2) a ideia de que certos delimitadores podem sinalizar ao modelo a próxima seção (por exemplo, padrões inspirados em Rust que indicam 'this next'); 3) o uso de marcadores como blocos qed para indicar fim de equações durante o treinamento; 4) o efeito de delimitar prompts com backticks e indicar uma linguagem de sintaxe para orientar o modelo a buscar padrões de treinamento. Tarefa: projetar um experimento abrangente para avaliar como diferentes esquemas de sintaxe afetam a tokenização, a drift de contexto e a fidelidade da saída. Inclua: A) um conjunto de cenários de entrada com variações de delimitação; B) métricas de avaliação (tokens usados, coerência, fidelidade à tarefa, tempo de resposta); C) um plano de execução com passos, dados de entrada/saída esperados; D) diretrizes de design de prompts que usem sintaxe de forma eficaz sem comprometer a segurança. Adicione ainda sugestões práticas para medir economia de tokens (por exemplo, tokens economizados por saída) e estratégias para mitigar ambiguidades de sintaxe. Forneça exemplos de entradas/saídas esperadas, bem como um roteiro de exercícios com metas de avaliação e critérios de sucesso.