taoyb 发表于 2024-7-15 11:31
  
感谢分享,学习一下!有助于工作。
1. 微软出的LLM Prompt压缩工具 LLMLingua,在对齐后使用训练有素
  

火狐狸 5462

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1. 微软出的LLM Prompt压缩工具
LLMLingua,在对齐后使用训练有素的小语言模型(如 GPT2-small 或 LLaMA-7B)来检测提示语中不重要的标记,并在黑盒 LLM 中使用压缩后的提示语进行推理,以最小的性能损失实现高达 20 倍的压缩。
地址:github.com/microsoft/LLMLingua

2. 从头开始构建Deep Q-Learning深度强化学习环境
地址:https://towardsdatascience.com/d ... arning-375876ee2472

3. Intel开源的神经压缩器
Intel® Neural Compressor:Intel开源的神经压缩器,提供统一API,支持主流深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime 和 MXNet)上的模型压缩技术,包括量化、剪枝、蒸馏和神经架构搜索。
GitHub: github.com/intel/neural-compressor

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