Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘

A :

논문의 강점과 독창성

강점:

과제 무관 압축(Task-Agnostic Compression): LLMLingua-2는 특정 과제에 의존하지 않는 프롬프트 압축 모델로, 다양한 도메인과 과제에 일반화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
효율성: 모델은 적은 크기의 데이터로 훈련되고 작은 모델(XLM-RoBERTa, mBERT)을 사용하여 기존 압축 방법보다 3배에서 6배 빠른 성능을 보입니다.
데이터 증류: GPT-4와 같은 대형 모델을 활용해 압축 데이터를 생성하고 이를 학습 데이터로 사용하여 압축 효율성과 정보 보존을 극대화했습니다.
양방향 문맥 활용: 양방향 문맥 정보를 활용하는 Transformer Encoder를 도입하여 기존 방법보다 더 정밀한 압축을 구현했습니다.
다양한 실험: 모델의 성능을 in-domain(예: MeetingBank) 및 out-of-domain 데이터셋(예: LongBench, ZeroScrolls)에서 검증하며 견고한 일반화 성능을 입증했습니다.

독창적인 지점:

기존의 정보 엔트로피 기반 압축 기법을 대체하여 정보 손실 없이 텍스트를 압축하는 데이터 증류 방식을 도입.
GPT-4와의 상호작용을 통해 텍스트의 중요 단어를 식별하고, 이러한 단어를 중심으로 압축을 구현하는 독특한 학습 과정.

핵심 알고리즘 예시 설명

알고리즘 개요:

데이터 증류: GPT-4를 활용해 원본 텍스트를 요약하여 중요 단어를 식별.
데이터 주석화: 원본 텍스트의 각 단어를 “보존” 또는 “제거”로 라벨링.
모델 학습: Transformer 기반의 토큰 분류기를 훈련하여 단어의 보존 여부를 예측.
압축: 훈련된 모델을 사용하여 중요 단어를 유지하고, 이를 바탕으로 압축된 텍스트 생성.

예시 입력과 과정:

입력 텍스트: “The City Manager recommends adopting three resolutions for environmental sustainability programs.”
압축 과정:
1. 중요 단어 식별: City Manager, adopting, three resolutions, environmental sustainability.
2. 보존 확률 계산: 각 단어에 대해 보존 확률을 계산 (예: City Manager=0.95, three resolutions=0.89).
3. 압축: 보존 확률이 높은 단어들만 유지.
결과: “City Manager adopting three resolutions environmental sustainability.”

논문의 한계점

데이터 편향: 주로 MeetingBank 데이터셋에서 훈련된 모델이므로, 다른 도메인에서의 성능 일반화에 제한이 있을 수 있음.
압축 효율성의 의존성: GPT-4를 기반으로 한 데이터 생성 과정에 의존하며, 이는 압축 데이터 품질이 GPT-4의 응답 품질에 크게 좌우됨.
정보 손실 가능성: 일부 경우, 모델이 중요한 세부 정보를 압축 중에 놓칠 가능성이 존재.
비용 문제: 데이터 증류와 압축을 위해 GPT-4와 같은 대형 모델을 사용하는 것은 비용적으로 비효율적일 수 있음.

이 논문은 프롬프트 압축에서 정보 보존과 효율성을 최적화하려는 새로운 접근 방식을 제시하며, 다양한 도메인에서의 활용 가능성을 보여줍니다. 하지만, 데이터 다양성과 훈련 비용 측면에서 추가적인 연구가 필요합니다.

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

논문의 핵심 알고리즘은 텍스트 압축을 위해 데이터 증류와 토큰 분류기를 활용하는 방법으로 구성됩니다. 아래에 주요 과정과 예제를 들어 설명하겠습니다.

핵심 알고리즘의 주요 단계

1. 데이터 증류(Data Distillation)

목표:
- 대형 언어 모델(GPT-4)의 지식을 활용하여 원본 텍스트를 요약하고 중요한 정보를 보존하는 압축 데이터를 생성.
방법:
- GPT-4에 “중요하지 않은 단어만 제거”하라는 명확한 지시를 제공.
- 문장이 길 경우, 문장을 512 토큰 이하로 나눈 후 각 청크(chunk)를 개별적으로 압축.
- GPT-4의 출력에서 불필요한 단어 제거 및 순서를 유지하여 압축된 텍스트를 생성.

2. 데이터 주석화(Data Annotation)

목표:
- 원본 텍스트의 각 단어를 “보존(preserve)” 또는 “제거(discard)”로 라벨링.
방법:
- GPT-4가 생성한 압축 텍스트와 원본 텍스트를 비교.
- 슬라이딩 윈도우와 퍼지 매칭(fuzzy matching)을 사용해 각 단어의 일치 여부를 확인.
- 일치하는 단어에 “보존” 라벨(True)을, 그렇지 않은 단어에 “제거” 라벨(False)을 할당.

3. 모델 학습(Token Classification Model)

목표:
- 각 단어의 보존 여부를 정확히 예측할 수 있는 모델 훈련.
방법:
- Transformer 기반의 인코더(XLM-RoBERTa, mBERT)를 사용.
- 원본 텍스트의 단어에 대해 “보존” 또는 “제거”의 확률값을 예측.
- 교차 엔트로피 손실 함수(Cross-Entropy Loss)를 사용하여 모델 최적화.

4. 텍스트 압축(Compression Strategy)

목표:
- 훈련된 모델을 사용해 입력 텍스트를 압축.
방법:
- 모델이 예측한 “보존” 확률이 높은 단어를 선택해 압축된 텍스트 생성.
- 원래 순서를 유지하며 상위 N개의 단어를 보존.

예제 기반 상세 설명

입력 텍스트 예시:

원본 텍스트:

“The City Manager recommends adopting three resolutions for environmental sustainability programs to promote energy efficiency and solar initiatives in the community.”

1. 데이터 증류 과정:

GPT-4에 아래와 같은 지시를 제공:

“Compress the given text to short expressions by removing unimportant words while retaining as much information as possible. Do not reorder or change words.”
GPT-4의 출력:

“City Manager recommends three resolutions for sustainability, energy efficiency, solar initiatives.”

2. 데이터 주석화 과정:

원본 텍스트와 GPT-4 출력 비교:
- 원본 텍스트: "The City Manager recommends adopting three resolutions for environmental sustainability programs to promote energy efficiency and solar initiatives in the community."
- 압축 텍스트: "City Manager recommends three resolutions for sustainability, energy efficiency, solar initiatives."
슬라이딩 윈도우 매칭 결과: | 단어 | 라벨 | |———————–|——| | “The” | False | | “City” | True | | “Manager” | True | | “recommends” | True | | “adopting” | False | | “three” | True | | “resolutions” | True | | “for” | True | | “environmental” | False | | “sustainability” | True | | “programs” | False | | “to” | False | | “promote” | False | | “energy” | True | | “efficiency” | True | | “and” | False | | “solar” | True | | “initiatives” | True | | “in” | False | | “the” | False | | “community” | False |

3. 모델 학습 과정:

입력: 원본 텍스트의 각 단어와 해당 라벨(True/False).
훈련: Transformer 모델이 단어의 보존 확률을 예측하도록 학습.
- 예: "City"의 보존 확률 = 0.95, "adopting"의 보존 확률 = 0.12.
손실 함수: 교차 엔트로피를 사용하여 라벨과 모델 예측 간의 차이를 최소화.

4. 텍스트 압축 과정:

압축 과정:
1. 각 단어의 보존 확률을 계산.
  - 예: "City"=0.95, "Manager"=0.89, "adopting"=0.12.
2. 상위 N개의 단어 선택(N은 목표 압축 비율에 따라 결정).
3. 순서를 유지하며 압축 텍스트 생성.
결과 텍스트:

“City Manager recommends three resolutions for sustainability, energy efficiency, solar initiatives.”

정리

핵심 아이디어: 데이터 증류를 통해 대형 언어 모델의 지식을 활용해 중요한 단어를 식별하고, Transformer 기반 토큰 분류기를 학습하여 효율적으로 텍스트를 압축.
알고리즘 구조:
- GPT-4를 사용해 압축 데이터 생성.
- 원본 텍스트의 각 단어에 보존 여부를 라벨링.
- Transformer 모델이 보존 확률을 예측하도록 학습.
- 보존 확률이 높은 단어를 선택하여 압축 텍스트 생성.
효과: 원본 텍스트의 중요한 정보를 유지하면서도 텍스트 길이를 2배에서 5배까지 줄일 수 있음.

Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘

A :

논문에서 제시한 결과

논문은 LLMLingua-2가 기존의 방법론과 비교하여 다음과 같은 우수한 성능을 보였음을 강조합니다.

1. 성능 결과 요약

효율성:
- LLMLingua-2는 기존의 Selective-Context나 LLMLingua에 비해 3~6배 빠른 압축 속도를 보이며, 전체 처리 지연(latency)을 1.6~2.9배 줄였습니다.
정보 보존과 정확도:
- 다양한 데이터셋(MeetingBank, LongBench, ZeroScrolls, GSM8K 등)에서 압축 후에도 높은 정보 보존률을 유지.
- In-domain 평가(MeetingBank QA 및 Summarization):
  - 정확도(Exact Match)와 요약 평가 지표(Rouge, BLEU 등)에서 기존 방법을 능가.
  - 예: QA에서는 정확도(Exact Match) 86.92%, 요약에서는 ROUGE1 48.64% 기록.
- Out-of-domain 평가(LongBench, ZeroScrolls 등):
  - Task-agnostic 방법 중 가장 높은 점수 기록.
  - 일부 도메인에서는 원본 텍스트와 유사한 성능을 보이거나 초과.

2. 다른 방법론과의 비교

Task-Aware vs. Task-Agnostic:
- Task-aware 방법(예: LongLLMLingua)은 특정 과제에 최적화된 결과를 보이지만, LLMLingua-2는 특정 과제에 의존하지 않는 Task-agnostic 방법으로 일반화 능력을 입증.
- 예: LongBench의 긴 문서 QA에서 기존 Task-aware 방법에 비해 경쟁력 있는 성능.
압축 비율:
- LLMLingua-2는 압축 비율(2x~5x)에서도 정보를 효과적으로 보존하면서도 높은 정확도를 유지.
- Task-aware 방법은 높은 비율에서 성능이 급격히 저하되는 경향이 있으나, LLMLingua-2는 안정적인 성능을 보임.
속도 및 자원 효율성:
- LLMLingua-2는 XLM-RoBERTa와 같은 상대적으로 작은 모델을 사용하여 대규모 언어 모델에 비해 8배 낮은 GPU 메모리를 소모.
- Task-aware 방법에 비해 3배 이상 빠른 실행 속도를 기록.

특출난 점과 논문에서 제시하는 이유

1. 특출난 점

효율성:
- LLMLingua-2는 기존의 압축 기법보다 빠른 속도로 대규모 언어 모델을 사용할 수 있도록 최적화.
정보 보존:
- GPT-4를 사용한 데이터 증류로 압축 후에도 원본 텍스트의 중요한 정보를 유지.
일반화 가능성:
- Task-agnostic 접근법으로 다양한 도메인과 과제에서 안정적인 성능 제공.
모델 경량화:
- 기존의 거대 언어 모델 대신, XLM-RoBERTa나 mBERT와 같은 경량 모델로 유사한 성능을 달성.

2. 논문에서 제시하는 이유

논문은 LLMLingua-2의 성능이 독창적인 데이터 증류와 양방향 문맥 활용에서 비롯된다고 설명합니다:

데이터 증류:
- GPT-4를 사용해 중요 정보를 유지한 압축 데이터를 생성함으로써, 압축 과정에서 불필요한 정보 손실을 최소화.
토큰 분류 접근법:
- 압축을 “보존(preserve)” 또는 “제거(discard)”의 토큰 분류 문제로 재구성.
- 각 단어에 대한 보존 확률을 계산해, 가장 중요한 단어만 선택.
양방향 문맥 활용:
- Transformer 기반 인코더를 사용해 양방향 문맥에서 정보를 추출, 기존 단방향 엔트로피 기반 접근법보다 정확한 압축 수행.

나의 분석과 생각

왜 LLMLingua-2가 우수한 결과를 낼 수 있었는가?
- 데이터 품질: GPT-4를 사용한 데이터 증류가 고품질 학습 데이터를 제공하여, 모델이 효과적으로 중요한 정보를 학습할 수 있었음.
- 모델의 효율성: Transformer 기반 인코더와 적은 수의 파라미터를 활용하여 빠르고 정확한 압축을 가능하게 함.
- 범용성: Task-agnostic 설계를 통해 과제에 독립적으로 작동, 다양한 도메인에서 안정적인 성능을 보임.
LLMLingua-2의 한계와 보완점:
- 한계:
  - GPT-4를 사용한 데이터 증류 과정이 비용이 많이 들고, 일부 도메인 데이터에 편향될 가능성.
  - Task-aware 방법론보다 특정 과제에서의 성능이 낮을 수 있음.
- 보완:
  - 더 다양한 도메인의 데이터를 활용해 학습 데이터의 다양성과 일반화 성능 강화.
  - 증류 비용을 줄이기 위한 더 경량화된 데이터 생성 방법론 탐구.

결론적으로 LLMLingua-2는 효율성과 정보 보존 측면에서 특출난 결과를 제시하며, 특히 Task-agnostic 접근법의 가능성을 입증합니다. 하지만 데이터 생성 과정의 비용 문제와 특정 도메인에서의 최적화 가능성은 추가 연구가 필요합니다.

Q : 이 논문의 입력데이터와 추론 과정에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해 주겠니? 추가적으로 모델아키텍처의 구성 및 모델을 구성하는 연산과 메모리 요구량 컴퓨팅 요구량 대해서도 설명해줘

A :

1. 입력 데이터와 추론 과정

입력 데이터

LLMLingua-2의 입력 데이터는 다음과 같이 구성됩니다:

원본 텍스트 (Original Text):
- 긴 문서, 회의록, 질문 응답 문서 등에서 가져온 텍스트.
- 예:
```
"The City Manager recommends adopting three resolutions for environmental sustainability programs."
```
압축된 텍스트 (Compressed Text):
- 원본 텍스트에서 불필요한 단어를 제거한 압축 결과.
- 예:
```
"City Manager recommends three resolutions sustainability programs."
```
라벨 (Labels):
- 각 단어에 대해 “보존(preserve)” 또는 “제거(discard)”로 라벨링.
- 예: | 단어 | 라벨 | |———————–|——-| | “The” | False | | “City” | True | | “Manager” | True | | “recommends” | True | | “adopting” | False | | “three” | True | | “resolutions” | True | | “for” | False | | “environmental” | False | | “sustainability” | True | | “programs” | True |

추론 과정

입력 처리:
- 원본 텍스트를 토큰화하여 각 단어의 입력 임베딩 벡터를 생성.
- 예: "City Manager recommends three resolutions" → 토큰화 → ["City", "Manager", "recommends", "three", "resolutions"].
Transformer 인코더 처리:
- 입력 텍스트의 토큰을 Transformer 기반 모델(XLM-RoBERTa 또는 mBERT)에 입력.
- 각 토큰의 양방향 문맥 정보를 고려하여 임베딩 벡터를 업데이트.
- 결과: 각 토큰에 대한 고차원 임베딩 표현이 생성됨.
보존 확률 예측:
- 각 토큰 임베딩을 선형 분류기(Linear Layer)에 통과시켜 “보존(preserve)” 또는 “제거(discard)” 확률 계산.
- 예:
  - "City": 보존 확률 = 0.95
  - "Manager": 보존 확률 = 0.89
  - "adopting": 보존 확률 = 0.15
토큰 선택 및 압축:
- 보존 확률이 높은 상위 토큰을 선택하여 압축된 텍스트 생성.
- 선택된 단어만을 순서대로 조합.
- 결과: "City Manager recommends three resolutions"

2. 모델 아키텍처 구성

모델 구조

Transformer 인코더:
- 입력된 토큰들의 문맥 정보를 양방향으로 추출.
- XLM-RoBERTa-large 또는 mBERT를 활용.
  - XLM-RoBERTa: 355M 파라미터.
  - mBERT: 110M 파라미터.
- 각 토큰에 대해 고차원 벡터를 생성.
선형 분류기 (Linear Layer):
- Transformer 인코더에서 출력된 임베딩 벡터를 입력으로 받아 보존 확률 계산.
- 출력 차원: [N, 2] (각 토큰별 “보존”과 “제거” 확률).

3. 모델 구성 연산 및 요구량

연산 요구량 (Computational Requirements)

Transformer 인코더 연산:
- 입력 길이 = (N), 임베딩 차원 = (d), 헤드 수 = (h), 레이어 수 = (L).
- 주된 연산 복잡도: (O(L \times N^2 \times d)).
- 이유:
  - Self-Attention 연산: 각 토큰이 모든 다른 토큰과의 상호작용 계산 ((N^2)).
  - Feed-Forward 네트워크: 토큰별로 독립적인 계산 ((N \times d^2)).
선형 분류기 연산:
- 각 토큰에 대해 단순한 행렬 곱셈 및 소프트맥스 계산.
- 복잡도: (O(N \times d)).

메모리 요구량

입력 텍스트 길이에 비례:
- 입력 길이 (N)에 따라 메모리 사용량 증가.
- Self-Attention의 키-값 저장: (O(N^2 \times d)).
모델 크기:
- XLM-RoBERTa-large: 약 1.3GB 메모리.
- mBERT: 약 440MB 메모리.

4. 모델 추론에 필요한 자원

컴퓨팅 요구량

GPU:
- XLM-RoBERTa: 16GB GPU 메모리(V100) 이상 필요.
- mBERT: 8GB GPU 메모리(V100) 이상으로 충분.
추론 속도:
- LLMLingua-2는 압축 비율 5x에서 평균 5초 미만의 지연 시간으로 동작.

추론 중 메모리 관리 최적화:

긴 텍스트를 처리하기 위해 슬라이딩 윈도우 방식으로 입력 텍스트를 분할.
배치 크기(batch size)와 입력 길이를 적절히 조정하여 메모리 사용량 감소.

요약

입력 데이터: 긴 텍스트와 라벨링된 “보존/제거” 데이터.
추론: Transformer로 양방향 문맥 정보를 추출 → 선형 분류기로 보존 확률 계산 → 압축 텍스트 생성.
모델 구조: XLM-RoBERTa 또는 mBERT 인코더 + 선형 분류기.
자원 요구량: XLM-RoBERTa는 더 높은 GPU 메모리 필요, mBERT는 상대적으로 가벼운 대안.

Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘

A :

논문의 한계를 극복하기 위해, 관련 연구 흐름과 해결 방안을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 논문의 한계

데이터 일반화 문제:
- 압축 데이터셋이 주로 회의록(MeetingBank) 중심으로 구성되어 있어 다양한 도메인에서 성능이 저하될 가능성.
- 특정 도메인에서는 압축 성능이 낮아질 수 있음.
데이터 증류 비용 문제:
- GPT-4를 사용한 데이터 증류는 비용이 매우 높으며, 대규모 데이터셋을 생성하는 데 실용적이지 않을 수 있음.
압축 후 정보 손실 가능성:
- Task-agnostic 접근법의 특성상 특정 과제(Task-aware)에 필요한 정보가 누락될 가능성.
모델 크기 및 자원 요구량:
- Transformer 기반 아키텍처는 긴 텍스트를 처리하는 데 메모리와 연산량이 많이 요구됨.

2. 해결 방안을 위한 연구 흐름

(1) 데이터 일반화 문제

연구 흐름: 도메인 다양화

멀티도메인 데이터 증류:
- 다양한 도메인에서 데이터를 추출하고 압축하여 학습 데이터의 범위를 확장.
- 예: 뉴스, 법률 문서, 과학 논문 등 다양한 장르를 포함한 데이터셋 구축.
- TriviaQA, PubMed 데이터셋과 같은 도메인 특정 데이터셋 활용 가능.
메타러닝(Meta-Learning) 기반 접근법:
- 도메인 간 패턴을 학습하는 메타러닝 모델을 도입하여 학습 데이터를 더욱 일반화.
- 새 도메인에서 빠른 적응이 가능하도록 모델 설계.
도메인 적응(Domain Adaptation):
- 미세 조정(Fine-tuning) 기술을 사용해 새로운 도메인에 맞는 압축 성능을 개선.
- 예: 특정 도메인 데이터로 추가 학습을 진행.

(2) 데이터 증류 비용 문제

연구 흐름: 비용 효율적인 증류

작은 언어 모델(SLM)을 활용한 증류:
- GPT-4와 같은 대형 모델 대신, 상대적으로 작은 모델(예: GPT-3.5 또는 T5)을 사용해 데이터 증류 비용을 줄임.
지식 증류(Knowledge Distillation):
- 기존 대형 모델에서 생성한 데이터를 사용하여 작은 모델을 학습, 증류 과정에서 비용을 절감.
- 예: GPT-4로 생성한 데이터를 통해 XLM-RoBERTa를 훈련.
자동 데이터 생성(Auto-Generation):
- 자동화된 알고리즘을 사용해 압축 데이터를 생성하고, 모델의 성능을 반복적으로 검증하여 데이터 품질 유지.

(3) 압축 후 정보 손실 문제

연구 흐름: 정보 보존 강화

Task-Aware와 Task-Agnostic 통합:
- Task-agnostic 압축 방법에 Task-aware 요소를 결합.
- 특정 과제에 필요한 핵심 정보를 우선적으로 보존하는 알고리즘 설계.
- 예: 특정 질문 답변(QA) 데이터를 기반으로 압축 우선순위를 조정.
멀티모달 정보 활용:
- 텍스트 이외의 멀티모달 정보(예: 이미지, 그래프)를 함께 압축하여 정보 손실을 보완.
압축 후 복원성 평가:
- 압축된 텍스트에서 원본 텍스트를 복원하는 테스트를 도입하여 정보 손실 여부를 검증.
- 복원성 점수와 함께 정보 보존 효율성을 평가하는 새로운 메트릭 도입.

(4) 모델 크기 및 자원 요구량 문제

연구 흐름: 경량화 모델 설계

경량 모델 도입:
- MobileBERT, DistilBERT와 같은 경량 Transformer 모델을 도입하여 연산 및 메모리 요구량 감소.
Efficient Transformer 설계:
- Longformer, BigBird와 같은 효율적인 Transformer 구조를 도입하여 긴 텍스트 처리 최적화.
- Self-Attention의 복잡도를 (O(N^2))에서 (O(N))으로 감소.
모델 압축 기술:
- 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization) 기법을 적용하여 메모리 사용량과 연산량 감소.
온디맨드 학습(On-Demand Training):
- 실시간으로 압축 모델을 적응시키는 방법으로, 학습과 추론 자원 효율화.

3. 예시: 해결 방안을 적용한 연구 방향

(1) 다도메인 데이터 증류 및 Task-Aware 통합

시나리오:
- 회의록 데이터 외에 뉴스 기사, 법률 문서, 기술 논문 데이터를 활용.
- 예: 뉴스 요약(Task-Aware) 데이터와 Task-Agnostic 데이터를 통합.
모델 학습:
- 다도메인 데이터를 결합하여 데이터 일반화를 강화.
- Task-aware 정보(예: 중요한 키워드 우선 보존)를 반영한 손실 함수 설계.

(2) 경량화 모델 도입 및 효율적 아키텍처 설계

시나리오:
- Longformer 기반 모델로 긴 텍스트를 효율적으로 처리.
- 예: 10,000 토큰 이상의 입력에서도 효율적으로 압축.
적용 기술:
- Sparse Attention 기법으로 메모리 사용량 최적화.
- DistilBERT 기반 모델로 압축 알고리즘 성능 보장.

4. 요약

데이터 일반화: 멀티도메인 학습, 메타러닝, 도메인 적응.
증류 비용: 작은 모델 활용, 지식 증류, 자동 데이터 생성.
정보 손실: Task-aware 통합, 복원성 평가, 멀티모달 정보 활용.
자원 요구량: 경량화 모델 설계, 효율적 Transformer 도입, 모델 압축 기술.

이러한 연구 흐름을 통해 LLMLingua-2의 한계를 극복하고 더 일반적이고 효율적인 압축 모델로 발전시킬 수 있습니다.