清華和微軟的研究人員提出了一種全新的方法，能在保證輸出質(zhì)量不變的前提下，將提示詞壓縮到原始長度的20%!在自然語言處理中，有很多信息其實(shí)是重復(fù)的。如果能將提示詞進(jìn)行有效地壓縮，某種程度上也相當(dāng)于擴(kuò)大了模型支持上下文的長度。GPT-4可以有效地重建原始提示，這表明在LLMLingua-2壓縮過程中并沒有丟失基本信息。...

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