Prompt Compression ve Long-Context Optimizasyonu
Uzun bağlam ve uzun prompt'ları sıkıştırma teknikleri: LLMLingua, summarization-first, structured pruning.
Şükrü Yusuf KAYA
9 dakikalık okuma
İleriPrompt Compression
Prompt ne kadar uzun, o kadar pahalı + yavaş + lost-in-the-middle riski. Sıkıştırma teknikleri:
Token-level compression. ~%50 reduction, kalite kaybı minimal.
from llmlingua import PromptCompressor pc = PromptCompressor(model_name="microsoft/llmlingua-2-xlm-roberta-large-meetingbank") result = pc.compress_prompt( long_prompt, target_token=2000, use_sentence_level_filter=True ) print(f"Original: {result['origin_tokens']}") print(f"Compressed: {result['compressed_tokens']}") print(result['compressed_prompt'])
Pratik: Production'da bu 3 tekniği birleştir. 5K → 1.5K token sıkıştırma rutindir.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
İlgili İçerikler
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş