ダイナミックトークン圧縮：LLMを活用したキーフレーム事前情報による効率的な言語モデル処理

本研究は、LLMを利用したキーフレーム事前情報を用いてトークンを動的に圧縮することにより、言語モデル処理を最適化する新しいアプローチを探求しています。この手法の有効性と、リソース効率への潜在的な影響について、さらなる調査が必要です。

• •新しいトークン圧縮技術を提案。
• •圧縮プロセスをガイドするためにLLMを利用。
• •言語モデル処理におけるリソース効率の向上を目指す。