隆重推出 ,这是一款免费的网络应用程序,可将提示的大小减少 40%-60%,同时保留大部分原始信息供 GPT 处理。 gptrim 也是一个 。 gptrim Python 库 怎么运行的 将 GPT 提示符粘贴到 中。复制修剪后的文本并将其提供给 GPT。 gptrim 修剪后的文字看起来像乱码。但是 GPT 理解它! 😁 以下是可用于检查压缩质量的提示: This is an instance of compressed text. Rewrite it so that it has perfect grammar and is understandable by a human. Try to interpret it as faithfully as possible. Do not paraphrase or add anything to the text. 问题:上下文窗口太小了! 如果您玩过 GPT,就会知道您可以实现的最大限制来自上下文窗口,即 GPT 一次可以看到的令牌总数。 这是撰写本文时的情况( ): OpenAI 概述 上下文窗口的大小以标记为单位。 1000 个标记对应大约 750 个单词。 GPT-3.5 API 有一个 4k 令牌或大约 6 Word 页面的上下文窗口。 使用 GPT-4 API,您可以获得大小为 8k 或 32k 的上下文窗口,具体取决于您愿意支付的金额。 即使你愿意付费,GPT-4 API 也处于有限测试阶段,大多数人,包括我自己,都无法访问它。嘿 OpenAI,还在等待那个邀请。 当您使用 API 时,每个令牌都会让您付出代价。 您可以在 中以交互方式使用 GPT-4,但需按月付费。不幸的是,聊天消息只能容纳少量字符。 ChatGPT 和我有时都会超过这个限制,我们的消息会被中断。 ChatGPT 实际上,这使得构建处理大量文本的应用程序变得非常困难。 减少提示中的标记意味着: 您可以拥有更大的上下文窗口,构建更酷的东西。 你会花更少的钱做同样的工作。 一般来说,上下文窗口永远不会太多。即使你愿意支付 32k,你仍然会想要更多。 解决方案:忘记可读性 GPT 接受过预测人类语言的训练。在日常生活中,它比任何人都 擅长预测人类语言。如果你给它一个高度浓缩和压缩的文本,它仍然能够阅读它。 更 考虑空间的使用。人类需要单词之间的空格,因为我们需要 文本。但如果我写的时候没有空格,你可能仍然能理解我。 看到 我的猜测是文本中 95% 的空格只是为了让眼睛更容易阅读。 GPT 不在乎。您消除的每个空格都是一个额外的标记,您可以使用它来传达信息。 除了删除空格,我们还能做得更好吗?当然,我问了GPT。 (我很沮丧,因为我试图向它提供大量的博客文章,但一直在接近极限。)它提出了一个执行以下操作的 Python 函数: 标记文本 删除停用词 应用 波特词干算法 删除一些常用词:'the'、'a'、'an'、'in'、'on'、'at'、'for'、'to'、'of' 删除所有空格并将单词混在一起 您可以 阅读代码。非常简单!这是标准的 NLP 预处理内容。但是我还没有看到有人将它用于此目的。 在此处 几周前 Twitter “Shoggoth Tongue”。你可以让 GPT 用它自己的实例可以理解的特殊语言编写高度压缩的文本。这非常令人着迷。但是,作为一种省钱的方法,它并不是有效的GPT,因为您仍然需要使用 GPT 进行压缩。 发现了 gptrim 不需要 GPT 来压缩文本,这使得它快速且免费。 我该如何使用它? gptrim 重写您的提示,使它们缩短约 50%。您只需将缩短的提示粘贴到 ChatGPT 中或将其提供给您的 API。 GPT 随后将按照您的指示进行操作。不需要特别的解释。 GPT 不会看到您的文本有任何奇怪之处! 它的效果如何? 我没有对此进行广泛的测试。据我所见,GPT 可以恢复大部分原始含义。 GPT-3.5 也是如此。 验证压缩质量的最佳方法是让 GPT 解压缩文本。我在文章的顶部分享了一个提示。 压缩并不完美。对于某些句子,意思会丢失或被误解。我不建议将它用于细微差别至关重要的应用程序(例如医疗诊断)。 未来的脚步 这个项目一晚上就一起黑了。这在很大程度上是一种协作努力。想到了idea,GPT写了trimming函数。它还为编写 Flask 网络应用程序做了繁重的工作。 可以添加几项改进: 发布一个 Python 库以编程方式执行此操作。 衡量 GPT 代币的节省,而不是字符数。 根据 OpenAI 的定价计算节省的美元。 运行更多的实验。我们能否让 GPT 以精简的语言回答,以精简的语言进行自我思考,最后只解压文本? 最后,必须有更好的方法 使用 GPT 的情况下 GPT 压缩文本。我期待着这个领域的新想法。 在不 为 让我们连接起来! 我喜欢用 AI 构建东西并写下来。在 和 上找到我。 LinkedIn Twitter