研究人员开发了AdaComp，一种新颖的提取式上下文压缩方法，旨在提高检索增强大型语言模型（RAG）的效率。该技术根据查询复杂度和检索质量自适应地确定最佳压缩率，解决了现有方法中过度压缩和高计算成本的问题。在多个问答数据集上的实验表明，AdaComp在保持与未压缩模型相当的性能的同时，显著降低了推理成本。 AI
影响 AdaComp提供了一种在不牺牲性能的情况下降低RAG系统推理成本的方法，有望使LLM应用更高效、更易于访问。
排序理由 这是一篇详细介绍提高LLM效率新方法的论文。
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arXiv:2409.01579v2 Announce Type: replace Abstract: Retrieved documents containing noise will hinder RAG from detecting answer clues and make the inference process slow and expensive. Therefore, context compression is necessary to enhance its accuracy and efficiency. Existing con…