Prompt sıkıştırma teknikleri nelerdir (LLMLingua)?

Prompt sıkıştırma, büyük dil modelleri (LLM) için giriş sorgularını (prompt) kısaltmak veya optimize etmek için kullanılan tekniklerdir. Bu, uzunluklarını azaltmak ve verimliliği artırmak amacıyla yapılır, kalite kaybı olmadan. Temel yöntemler:

• Yinelenen veya önemsiz bilgilerin kaldırılması: Tekrar eden veya önemsiz bölümleri metinden çıkarmak.
• Kısaltmalar ve akronimler kullanmak: Uzun ifadeleri, modele anlaşılır kısa versiyonlara dönüştürmek.
• Yeniden formüle etme: Sorguyu daha kompakt şekilde yeniden yazmak, anlamı koruyarak.
• Bağlamsal bağlantılar kullanmak: Bilgiyi tekrar etmek yerine, daha önce sağlanan verilere bağlantı vermek.
• Kodlama veya sıkıştırma: Boyutu küçültmek için özel formatlar veya tokenizasyon uygulamak.

Bu yöntemler, token tüketimini azaltmaya ve işlemi hızlandırmaya yardımcı olur. Bu, model sınırlamaları ve sorgu maliyetleriyle çalışırken önemlidir.