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DAST: Context-Aware Compression in Large Language Models via Dynamic Allocation of Soft Tokens

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出动态分配软令牌（DAST）方法，旨在解决大型语言模型在处理长上下文时的计算低效和冗余问题。通过结合局部和全局信息，DAST实现了高效的上下文感知压缩，实验结果表明其性能优于现有方法。

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标签

models 上下文感知 动态分配软令牌 压缩方法 大型语言模型 计算效率
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