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Prompt Compression for Large Language Models: A Survey
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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
本研究探讨了大语言模型中的提示压缩方法，以解决长提示带来的内存和推理成本问题。比较了硬提示和软提示的技术，分析其机制，并提出未来的优化方向，表明提示压缩能显著提高模型效率。
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关键要点
- 长提示在使用大语言模型时会导致内存和推理成本增加。
- 研究探讨了提示压缩的有效方法，以解决长提示带来的问题。
- 比较了硬提示和软提示的技术，分析了它们的机制。
- 提出了未来优化的方向，以推动该领域的进步。
- 提示压缩能显著提高大语言模型的效率，具有潜在的研究影响。
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