开发人员可以通过将原始 HTML 网络数据转换为令牌高效格式（如 Markdown 或 JSON），然后再将其输入模型，来提高本地 LLM 的性能。此过程绕过了原始 HTML 的低效率，原始 HTML 会耗尽上下文窗口并减慢推理速度。通过使用专门的提取 API，开发人员可以确保更干净、更结构化的数据能够输入到 Llama 3 或 Mistral 等模型中，从而减少幻觉并加快处理速度。 AI
影响 通过减少处理网络数据时的令牌消耗和推理延迟，实现更有效地使用本地 LLM。
排序理由 文章描述了一种用于改进现有 LLM 性能的方法和工具，而不是发布新模型或基础研究。
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