llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank
基于BERT的多语言提示词压缩模型
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。
项目概述
这是一个名为llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank的模型项目,它是基于BERT多语言基础模型开发的提示词压缩工具。该项目由微软研究团队开发,主要用于高效且忠实地压缩各类提示词文本。
技术特点
该模型是在BERT多语言基础模型(区分大小写)的基础上,通过微调得到的token分类模型。它使用了一种创新的压缩评估指标 - 每个token的保留概率(preserve probability)。模型的训练数据来自MeetingBank数据集,采用了LLMLingua-2论文中提出的提取式文本压缩方法构建。
实际应用
这个模型可以通过PromptCompressor类来使用,能够对各种提示词文本进行智能压缩。它可以:
- 自动识别并保留文本中的重要内容
- 支持强制保留特定标点符号
- 可以设置压缩比率
- 提供详细的压缩结果分析
- 支持多语言处理
使用优势
- 压缩效率高：能够显著减少提示词长度
- 保真度好：在压缩过程中保持原文的关键信息和语义
- 使用灵活：可以根据需要调整压缩参数
- 功能全面：提供词级别的标注结果
- 通用性强：支持多种任务场景
实现方式
用户可以通过Python代码轻松调用该模型。只需要导入PromptCompressor类,设置相应的模型参数,就能实现文本压缩功能。系统会返回压缩后的文本、压缩率以及详细的token分析结果等信息。
技术支持
该项目提供了完整的文档支持和使用示例,用户可以在LLMLingua官方网站找到更多技术细节和使用指南。项目采用Apache-2.0许可证,支持开源使用和二次开发。
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