LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』 | AIDB

★AIDB会員限定Discordを開設いたしました！ 会員登録／ログインの上、マイページをご覧ください。 Microsoftの研究チームは、従来の大規模言語モデル（LLM）への入力プロンプトを効率的に圧縮し、意味そのものは維持する技術『LLMLingua』を開発しました。 本技術は、長いプロンプトによってLLMの応答速度が遅延したりコストが高くなったりしてしまう問題に対処するものです。 実施された実験では、LLMLinguaが他の手法に比べて優れた性能を示し、さまざまなタスクにおいてもその効果が確認されました。 本記事では詳細を見ていきます。 参照論文情報 タイトル：LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large Language Models 著者：Huiqiang Jiang, Qianhui Wu,