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使用此技术将大型语言模型成本降低超过50%
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）改变了与人工智能的互动方式，但API使用成本高。为降低令牌使用而不影响输出质量，提示压缩至关重要。本文介绍了微软研究人员的LLMLingua-2方法，通过数据蒸馏实现高效的任务无关提示压缩，降低成本同时保持性能。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）改变了与人工智能的互动方式。
- API使用成本高，令牌使用迅速增加，导致解决方案对许多人和组织来说过于昂贵。
- 降低令牌使用而不影响输出质量是使LLMs更易获取和负担得起的关键挑战。
- 提示压缩通过战略性缩短输入提示来降低成本，而不影响模型响应的质量或准确性。
- 本文介绍了微软研究人员开发的LLMLingua-2方法，旨在实现高效的任务无关提示压缩。
- LLMLingua-2利用数据蒸馏学习压缩目标，提供了一种有效的方法来减少令牌使用，同时保持性能。
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