English(EN) Linear-Time Context Compression with State-Space Encoding

Boa Compressor 为 LLM 提供线性时间上下文压缩

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了 Boa Compressor，这是一种新颖的方法，用于以线性时间压缩大型语言模型 (LLM) 的上下文。与增加延迟的先前方法不同，Boa 使用 Mamba 状态空间模型即时压缩上下文，使其适用于实时推理。这种方法在相似的压缩率下，性能与离线压缩技术相当或更优，同时速度显著更快。Boa 可将上下文压缩高达 16 倍，为高效长上下文推理提供了实用的解决方案。 AI

影响使 LLM 能够进行更高效、更快速的长上下文推理，有可能降低计算成本。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Marc Serra Ortega, Andrey Barsky, Carlos Boned Riera, Tom\'as Ockier, Dimosthenis Karatzas · 2026-10-27 04:00

State-Space Encoding 实现线性时间上下文压缩

arXiv:2610.33006v1 Announce Type: new Abstract: Transformer-based large language models (LLMs) impose substantial computation and memory costs as context sizes increase, motivating methods that compress a context into a shorter representation before inference. Existing soft-promp…

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