研究人员推出了一种名为“提示最小化”的方法，可以在不影响大型语言模型（LLM）输出质量的前提下，减少输入给LLM的提示的长度和冗余。该技术旨在降低计算成本和推理延迟，尤其是在处理大量文档或代码库时。该研究提出了三种框架来识别和评估这些最小化提示，并证明它们可以产生与冗长、啰嗦的提示相媲美的输出，从而提高提示工程的效率并加深对LLM输入压缩的理解。 AI
影响 通过降低计算要求，可能导致LLM的使用更高效、更具成本效益。
排序理由 详细介绍LLM提示工程新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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