LLMLingua

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Para acelerar la inferencia de los LLM y mejorar la percepción de los LLM de información clave, comprime el indicador y KV-Cache, que logra una compresión de hasta 20 veces con una pérdida de rendimiento mínima.0
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What is LLMLingua?

LLMLingua es una herramienta de IA que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante la compresión de indicaciones. Logra hasta 20 veces más compresión con una pérdida mínima de rendimiento, lo que permite una inferencia más eficiente y reduce costos. Con LLMLingua, los usuarios pueden superar los límites de longitud de las indicaciones, mejorar la compatibilidad con contextos más extensos y mantener la información original de las indicaciones.

Características principales:

  1. ? Ahorro de costos: reduce tanto las indicaciones como las longitudes de generación, lo que resulta en un uso rentable del modelo de IA.

  2. ? Compatibilidad con contextos extendidos: mejora la compatibilidad con contextos más extensos, mitigando el problema de "pérdida en el medio" y mejorando el rendimiento general.

  3. ⚖️ Robustez: no se necesita capacitación adicional para los LLM, lo que facilita la integración de LLMLingua en los modelos existentes.

Casos de uso:

  1. LLMLingua es beneficioso para resumir textos extensos utilizando ChatGPT, superando los límites de tokens y asegurando resúmenes precisos y concisos.

  2. Es útil para mantener las instrucciones y el contexto durante el ajuste fino de los modelos de lenguaje, previniendo el olvido y mejorando el rendimiento del modelo.

  3. LLMLingua proporciona ahorros de costos al utilizar la API GPT3.5/4 para experimentos, lo que permite a los investigadores lograr resultados excelentes sin grandes gastos.

Conclusión:

LLMLingua ofrece una solución potente para mejorar los modelos de lenguaje grandes. Al comprimir las indicaciones, permite una inferencia más eficiente, mejora la compatibilidad con contextos más extensos y reduce costos. Con LLMLingua, los usuarios pueden maximizar la utilidad de los LLM sin sacrificar el rendimiento o gastar mucho dinero.

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Launched
2023-7
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
LLMLingua was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-02-09.
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