正如作者所说,提示词压缩技术的核心目标是压缩向 LLMs 输入的上下文信息,删减非关键内容,保留语义核心,从而在不影响模型表现的前提下,降低推理成本。文中全面介绍了多种提示词压缩算法的原理和实现细节,包括基于信息熵的Selective Context、基于软提示调优的AutoCompressor、引入数据蒸馏方法的LLMLingua-2、综合利用问题...
因此,提示词压缩技术应运而生,其核心目标是压缩向LLMs输入的上下文信息,删减非关键内容,保留语义核心,从而在不影响模型表现的前提下,降低推理成本。 二、提示词压缩技术的主要方法 1. 基于信息熵的方法 这类方法利用小型语言模型来计算原始提示中每个标记的自信息或困惑度,并删除困惑度较低的标记。代表性算法包括Selec...
(4)压缩后的prompt可输入至大语言模型中,得到响应。 至此,整个提示词压缩的方案介绍完毕,该技术方案相比于其他压缩方案,更加适配中文的词语粒度,尤其在垂直领域可避免丢失专业词汇,在保证语义完整的情况下删减了冗余信息,可有效降低提升推理效率,节约计算成本。
正如作者所说,提示词压缩技术的核心目标是压缩向 LLMs 输入的上下文信息,删减非关键内容,保留语义核心,从而在不影响模型表现的前提下,降低推理成本。 文中全面介绍了多种提示词压缩算法的原理和实现细节,包括基于信息熵的Selective Context、基于软提示调优的AutoCompressor、引入数据蒸馏方法的LLMLingua-2、综合利用问题...
为了解决上述问题,LLM 的提示词压缩技术(Prompt compression)应运而生。从本质上讲,其目的是精炼提示词中的关键信息,使得每个输入的词元(input tokens)都承载更多价值,从而提升模型效率并还能控制成本。这一理念在图 1 的右下角进行了直观展示。 图1:RAG 架构中的提示词压缩技术(见图右下角)。如紫色虚线标记的...
为了解决上述问题,LLM 的提示词压缩技术(Prompt compression)应运而生。从本质上讲,其目的是精炼提示词中的关键信息,使得每个输入的词元(input tokens)都承载更多价值,从而提升模型效率并还能控制成本。这一理念在图 1 的右下角进行了直观展示。 图1:RAG 架构中的提示词压缩技术(见图右下角)。如紫色虚线标记的...
基于以上背景,卓世科技创新的中文提示词压缩技术应运而生。 卓世科技对提示词进行压缩的技术旨在保证推理效果的前提下降低推理成本,提升推理速度。其主要的思路如下: (1)定义长prompt的结构: Prompt=instruction+documents/demonstrations+question。 (2)小语言模型和大语言模型的分布对齐 ...
基于以上背景,卓世科技创新的中文提示词压缩技术应运而生。 卓世科技对提示词进行压缩的技术旨在保证推理效果的前提下降低推理成本,提升推理速度。其主要的思路如下: (1)定义长prompt的结构: Prompt=instruction+documents/demonstrations+question。 (2)小语言模型和大语言模型的分布对齐 ...
基于以上背景,卓世科技创新的中文提示词压缩技术应运而生。 卓世科技对提示词进行压缩的技术旨在保证推理效果的前提下降低推理成本,提升推理速度。其主要的思路如下: (1)定义长prompt的结构: Prompt=instruction+documents/demonstrations+question。 (2)小语言模型和大语言模型的分布对齐 ...
提示词压缩技术是Advanced RAG中的重要组成部分,它通过精炼输入文本中的关键信息,降低了LLMs的推理成本,同时保持了模型的性能。随着技术的不断发展,未来提示词压缩技术将在更多领域得到应用,为LLMs的广泛应用提供更加高效、便捷的支持。同时,我们也期待更多创新的方法和技术不断涌现,推动LLMs技术的持续进步。在...