Deblank: Tool zur Entfernung von Code-Formatierung für LLM-Token-Reduzierung
Was Deblank macht
Deblank ist ein Vorverarbeitungstool, das Code-Formatierung (Einrückungen, Leerzeichen, Zeilenumbrüche) entfernt, bevor Code an LLMs gesendet wird, mit einem Nachverarbeitungsschritt zur Wiederherstellung der Lesbarkeit. Die Transformation ist bidirektional und AST-sicher.
Leistungsergebnisse
In Evaluierungen über mehrere Modelle hinweg (DeepSeek-V3, Claude, Gemini usw.):
- ~30 % Token-Reduktion für Sprachen wie Java und C++
- ~9 % Token-Reduktion für Python
- Vernachlässigbare Auswirkungen auf die Pass@1-Genauigkeit für Code-Vervollständigung
- Durchschnittliche Latenz: ~76 ms
Unterstützte Sprachen und Funktionen
- Python, Java, C/C++, C#, JavaScript/TypeScript und Go
- Verarbeitet unvollständige Code-Schnipsel recht gut
- Nützlich für Fill-in-the-Middle-Workflows
Erste Schritte
Das Projekt ist Open-Source mit diesen Ressourcen:
- GitHub: https://github.com/anpl-code/Deblank
- Paper: https://arxiv.org/abs/2508.13666
- Docker:
docker pull zhangcen456/deblank:latest
Diese Art der Token-Optimierung kann besonders nützlich sein, wenn mit kontextbeschränkten LLMs gearbeitet wird oder große Codebasen verarbeitet werden, obwohl die Auswirkungen je nach Sprache aufgrund unterschiedlicher Formatierungskonventionen variieren.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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