Приветствую! Мы рады представить вам LLMLingua-2 – инновационное исследование, созданное в результате совместной работы ученых университета Цинхуа и корпорации Microsoft. Это исследование фокусируется на повышении эффективности языковых моделей. Мы стремимся улучшить коммуникацию между людьми и машинами, уменьшая излишнюю информацию в естественном языке, не ущемляя при этом важную информацию.
Мы столкнулись с проблемой избыточности в человеческом языке, которая затрудняет вычислительные процессы. Наше исследование предлагает инновационную процедуру сжатия данных, позволяющую извлекать существенную информацию из больших языковых моделей, но сохраняя важные детали.
Мы используем метод классификации токенов, рассматривая сжатие запросов как задачу сохранения или отбрасывания информации. Это позволяет более глубоко понимать и сохранять важную информацию.
LLMLingua-2 успешно прошла теоретическую и эмпирическую проверку на различных эталонах, продемонстрировав значительный прирост эффективности и увеличение скорости по сравнению с существующими методами. Эта модель достигла впечатляющих показателей сжатия и ускорения скорости, делая ее универсальным и эффективным решением для различных задач и языковых моделей.
Этот значительный прорыв в сжатии запросов, независимых от задачи, повышает практическую применимость больших языковых моделей, открывая путь для более отзывчивых, эффективных и экономически целесообразных языковых моделей. Наше исследование открывает новые возможности для применения в вычислительной лингвистике и за ее пределами.
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, рекомендуем использовать техники сжатия данных и запросов, чтобы оставаться конкурентоспособными и повысить эффективность языковых моделей.
Найдите возможности для автоматизации, определите измеримые ключевые показатели производительности, выберите настраиваемые решения на основе искусственного интеллекта и внедряйте их постепенно, чтобы максимизировать влияние на бизнес-результаты.
Для получения консультаций по управлению ключевыми показателями производительности и последних новостей об использовании искусственного интеллекта следите за нашим каналом в Telegram или Twitter. Исследуйте практические решения на основе искусственного интеллекта, такие как бот для продаж, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами на всех этапах путешествия покупателя.
Ссылки:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Статья “Data Distillation Meets Prompt Compression: How Tsinghua University and Microsoft’s LLMLingua-2 Is Redefining Efficiency in Large Language Models Using Task-Agnostic Techniques” на портале MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
