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Telegraph English
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新的大语言模型上下文压缩技术提高了效率和准确性
研究人员正在开发用于大语言模型上下文压缩的新方法，以提高效率和性能。一种名为“Telegraph English”的方法将检索到的段落重写为结构化的实体-关系语句，在问答任务上的表现优于传统的压缩技术。另一种方法 Sentinel 使用注意力探测来解码大语言模型的上下文利用情况，从而实现高效压缩，并在较小的模型上取得了显著的提升。此外，潜在上下文语言模型（LCLMs）提供了一个端到端的编码器-解码器框架，提高了长上下文推理和代理任务的…
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Telegraph English 使用结构化符号压缩提示，性能优于 LLMLingua-2
研究人员开发了一种名为 Telegraph English (TE) 的新提示压缩协议，该协议将自然语言重写为使用逻辑符号的结构化方言。与删除标记的方法不同，TE 将输入分解为原子事实，并用符号替换短语，使压缩适应信息密度。在 OpenAI 模型上的 LongBench-v2 评估显示，TE 在 50% 的 token 缩减率下保留了 99.1% 的准确率，并且性能优于现有方法，尤其是在较小的模型上。