Microsoft 的 LLMLingua 项目提供了一种通过识别和移除低信息量词元（如冠词和连词）来压缩提示的方法，同时保留数字、否定词和命名实体等关键元素。该技术旨在通过保留提示的本质含义来降低令牌成本和延迟。与简单的截断或抽取式摘要不同，LLMLingua 的抽取式压缩是确定性的、成本效益高的，并且可以防止引入新信息。 AI
影响 通过优化提示效率，降低 LLM 的运营成本和延迟。
排序理由 该条目描述了 Microsoft 开发的一种提示压缩技术，它是一种工具或方法，而不是核心 AI 发布或研究突破。
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