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Dynamic Compressing Prompts for Efficient Inference of Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种动态压缩提示（LLM-DCP）的方法，旨在降低大型语言模型推理中的计算成本和性能限制。该方法有效减少了提示标记数量，同时保持模型性能，实验结果表明其在高压缩率下优于现有技术，具有良好的应用潜力。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，但长提示导致计算成本高和性能受限。
- 提出了一种名为动态压缩提示（LLM-DCP）的方法，旨在减少提示标记数量。
- LLM-DCP方法在保持模型性能的同时，显著降低了提示的长度。
- 实验结果表明，LLM-DCP在高压缩率下优于现有技术，显示出良好的应用潜力。
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