上下文压缩是一种技术,用于在不牺牲相关信息的情况下减少提供给大型语言模型(LLM)的上下文长度。此过程旨在从上下文窗口中删除冗余、不相关或不太重要的信息,以腾出更多数据或提高LLM处理效率。压缩可能涉及摘要、过滤或重新排序上下文信息等技巧。
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