清华微软开源全新提示词压缩工具,长度骤降80%,GitHub怒砍3.1K星
清华和微软的研究人员提出了一种全新的方法,能在保证输出质量不变的前提下,将提示词压缩到原始长度的20%!在自然语言处理中,有很多信息其实是重复的。如果能将提示词进行有效地压缩,某种程度上也相当于扩大了模型支持上下文的长度。GPT-4可以有效地重建原始提示,这表明在LLMLingua-2压缩过程中并没有丢失基本信息。
微软新工具LLMLingua-2:可将 AI 提示压缩高达80%,节省时间和成本
微软研究发布了名为LLMLingua-2的模型,用于任务不可知的提示压缩。该模型通过智能地去除长提示中的不必要词语或标记,同时保留关键信息,使得提示长度可减少至原长度的20%,从降低成本和延迟。该公司认为这是一个有前途的方法,可以通过压缩提示实现更好的泛化能力和效率。
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