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压缩以惊艳：释放现实世界长期对话中压缩内存的潜能
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的上下文压缩方法，适用于在线场景中的Transformer语言模型。该方法通过轻量级条件LoRA对压缩上下文记忆进行操作，以减小内存和注意力操作。性能与完整上下文模型相当，但所需上下文内存空间仅为原来的五分之一。
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关键要点
- 提出了一种新的上下文压缩方法，适用于在线场景中的Transformer语言模型。
- 该方法将不断扩展的上下文压缩到紧凑的记忆空间中。
- 通过轻量级条件LoRA在推理过程中操作压缩上下文记忆。
- 该方法减小了内存和注意力操作。
- 性能与完整上下文模型相当，但所需上下文内存空间仅为原来的五分之一。
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