🚀 提升AI效率：LLMLingua系列工具来袭！
License
MIT
Stars
4.9k
Forks
271
摘要
LLMLingua系列工具通过压缩提示和KV-Cache，显著提升了大型语言模型的推理效率和信息处理能力，实现了高达20倍的压缩比，同时保持了性能。
内容
你是否曾在使用大型语言模型（LLMs）时，因提示（prompt）长度限制而感到困扰？🤔 LLMLingua系列工具，包括LLMLingua、LongLLMLingua和LLMLingua-2，为你带来了解决方案！这些工具通过压缩提示和KV-Cache，实现了高达20倍的压缩比，同时几乎不影响性能。🎯
LLMLingua利用小型但训练有素的语言模型识别并去除非必要的令牌，从而提高LLMs的推理效率。🔍 LongLLMLingua则针对长上下文信息处理中的“迷失在中间”问题，通过压缩提示减少成本并提高效率，提升了RAG性能高达21.4%。📈 LLMLingua-2则通过数据蒸馏技术，从GPT-4中学习，提供了任务无关的压缩能力，处理跨领域数据的能力更强，性能提升了3到6倍。🏎️
这些工具不仅加速了推理过程，还保持了原始提示信息，如ICL和推理，无需对LLMs进行额外训练。🛠️ 它们已被集成到Prompt flow、LangChain和LlamaIndex等框架中，广泛应用于RAG、在线会议、CoT和代码等场景。🌐
使用LLMLingua系列工具，你可以轻松压缩提示，减少成本，同时扩展上下文支持，增强鲁棒性。💼 快来体验这些工具，让LLMs在你的项目中发挥更大作用吧！
关键词
Python AI 效率工具
分类
AI应用 效率提升 开源技术
正文到此结束
热门推荐
相关文章
关于
微信扫码赞助本站
服务器到期 距离 1 年
致力于汇聚GitHub与HuggingFace 开源项目精华
京公网安备11010802045380号京ICP备2025104211号