Compressing Sequences in the Latent Embedding Space: $K$-Token Merging for Large Language Models

Esta tendência é extremamente relevante para empreendedores brasileiros porque reduz drasticamente os custos computacionais de processamento de linguagem natural, permitindo que startups e empresas locais utilizem LLMs de forma mais eficiente e acessível. A capacidade de comprimir sequências em até 75% com mínima perda de desempenho abre oportunidades para aplicações em análise de documentos juríd...