Metode precum LLMLingua analizează perplexiatea fiecărui token dintr-un context masiv și elimină cuvintele de legătură sau fragmentele redundante, păstrând esența semantică.
Exemplu de utilizare LLMLingua
from llmlingua import PromptCompressor
compressor = PromptCompressor()
compressed = compressor.compress_prompt(
context=long_documentation,
instruction="Extrage funcțiile principale de rețea.",
target_token=800
)
print(f"Tokeni inițiali: {compressed['origin_tokens']}")
print(f"Tokeni comprimați: {compressed['compressed_tokens']}")Păstrează acuratețea răspunsului în timp ce micșorează latența și costul per apel.
Întrebări & Discuții: Compresia Prompturilor Bazată pe Entropie și Selecție Semiotică
Ai o întrebare despre Compresia Prompturilor Bazată pe Entropie și Selecție Semiotică sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.