Недавно выпущенная модель LLMLingua-2 от Microsoft позволила значительно повысить эффективность приложений искусственного интеллекта. Эта модель может сжимать подсказки ИИ до 80 %, эффективно удаляя избыточную информацию, сохраняя при этом ключевой контент, тем самым сокращая вычислительные затраты и задержки ответа. Эта революционная технология не только повышает скорость работы приложений искусственного интеллекта, но и экономит драгоценное время и ресурсы пользователей.
Microsoft Research выпустила модель LLMLingua-2, которая может сжимать подсказки ИИ до 80%. Модель снижает затраты и задержки за счет интеллектуального удаления ненужных слов или тегов из длинных подсказок, сохраняя при этом ключевую информацию. Оценки показывают, что LLMLlingua-2 превосходит сильные базовые показатели и демонстрирует надежное обобщение для различных языковых моделей. Модель была интегрирована в платформы RAG LangChain и LlamaIndex, что позволяет сэкономить время и деньги пользователей.
Появление модели LLMLingua-2 знаменует значительный прогресс в технологии оперативной оптимизации ИИ. Она имеет значительные преимущества в снижении затрат и повышении эффективности, закладывая прочную основу для широкой популяризации приложений ИИ в будущем. Его интеграция с LangChain и LlamaIndex также упрощает использование разработчиками и пользователями.