llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank

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。

Huggingface开源项目LLMLingua-2模型提示词压缩Github数据处理文本优化大语言模型

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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