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QUITO：基于查询引导的上下文压缩的长文本推理加速
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
QUITO是一种新的上下文压缩方法，利用问题的注意力过滤无用信息。实验证明，QUITO在不同数据集和下游语言模型上的效果优于基线模型。
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关键要点
- QUITO是一种新的上下文压缩方法，利用问题的注意力过滤无用信息。
- 上下文学习能力是大规模语言模型成功的基础。
- 上下文压缩可以减少推理复杂性和计算成本。
- QUITO提出了三种不同的过滤方法，以满足上下文长度的预算约束。
- QUITO在NaturalQuestions和ASQA数据集上的实验结果优于基线模型，显示其有效性。
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