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LLMLingua

提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

LLMLingua提示词压缩大语言模型长文本处理推理加速Github开源项目

LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。

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介绍相关项目
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GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型
LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具，通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息，在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理，提供API接口，适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。
llmlingua-2-xlm-roberta-large-meetingbank - 高效的多语言提示压缩模型
GithubHuggingfaceLLMLingua-2多语言模型开源项目提示压缩效率优化模型自然语言处理
LLMLingua-2-xlm-roberta-large-meetingbank是一个基于XLM-RoBERTa的多语言提示压缩模型。该模型通过对MeetingBank数据集进行微调，实现了高效且忠实的任务无关提示压缩。它能够在保留关键信息的同时显著缩短提示长度，适用于多种自然语言处理任务。该模型可以轻松集成，有助于优化大语言模型的输入，提高处理效率并降低运算成本。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
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llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源
AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统
本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。
llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API
AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目
llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
Prompt-Engineering-Guide-zh-CN - LLMs提示工程指南
GithubLLMs开发者指南开源项目提示工程提示技术语言模型
本指南涵盖系统化的提示工程方法，帮助研究人员和开发人员优化与大型语言模型（LLMs）的互动。内容包括基础与高级提示、应用实例、最新研究论文、实用工具和数据集，同时提供相关讲座和课程资源。学习提示工程能提升LLMs在问答和算术推理等复杂任务中的性能，充分发挥模型潜力。
LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台
AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目
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