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原文日文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
卓世科技开发了中文提示词压缩技术，通过定义提示结构、对齐模型分布、分层压缩等方法，优化提示设计，提高模型响应效率，降低推理成本，适用于垂直领域，保留专业词汇。
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关键要点
- 提示工程通过设计输入提示引导模型输出期望结果。
- 超长prompt增加推理成本和时间，限制实时应用场景的适用性。
- 卓世科技开发的中文提示词压缩技术旨在降低推理成本和提升推理速度。
- 压缩技术的主要思路包括定义长prompt结构、对齐模型分布和分层压缩。
- 使用小语言模型估计长prompt各部分的重要性，缩小大语言模型和小语言模型的分布差距。
- 对documents/demonstrations部分进行示例层次和重排序的压缩。
- 用户可自定义词语层次的压缩率，确保语义完整。
- 结合专业词汇表进行分词，保留垂直领域内的专业词汇。
- 压缩后的prompt可输入至大语言模型中，得到响应。
- 该技术方案适配中文词语粒度，避免丢失专业词汇，提升推理效率。
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延伸问答
什么是中文提示词压缩技术？
中文提示词压缩技术是卓世科技开发的一种通过优化提示设计来降低推理成本和提升推理速度的技术。
提示词压缩技术如何提高模型响应效率？
通过定义长prompt结构、对齐模型分布和分层压缩等方法，压缩技术能够优化提示设计，从而提高模型响应效率。
压缩技术在实时应用场景中的优势是什么？
压缩技术能够降低推理成本和时间，使得大型语言模型在需要即时响应的实时应用场景中更加适用。
用户如何自定义提示词的压缩率？
用户可以根据重排序后的prompt，自定义在词语层次上的压缩率，以确保语义的完整性。
该技术如何处理专业词汇？
压缩技术结合专业词汇表进行分词，确保在压缩过程中保留垂直领域内的专业词汇。
提示词压缩技术的主要步骤有哪些？
主要步骤包括定义长prompt结构、对齐模型分布、示例层次压缩、重排序和词语层次压缩。
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