在使用AI模型的过程中
token就等于是真金白银花出去的花费
目前我看到蛮多人提到这个问题的时候会使用TOON
但这个格式比较适合表格化的数据
例如
{“team”: [{“id”: 1, “name”: “001”, “role”: “title01”},{“id”: 2, “name”: “002”, “role”: “title02”},{“id”: 3, “name”: “003”, “role”: “title03”}]}
将其改用TOON格式 呈现是如下
team[3]{id,name,role}:1,001,title012,002,title023,003,title03
Token花费减少了近4成,但准确率几乎一致
但问题是这格式比较适合已经数据化的格式或表单内容
如果针对非格式化内容 我们可以考虑微软的LLMLingua-2
以下是技术文件
由表格可以知道初始版本跟经过LLMLingua-2优化版本,token用量减少了一半
而且随着文本数量增加,压缩比率也随之增长
由此我们可以得知LLMLingua-2的优势如下
1.长文本的token的优化
2.与RAG高度兼容
3.该方式可以使用正常对话输出并且支援推理
看上去优势很多 不知道大家有没有用过呢?
以下是github



