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Les LLMs rencontrent des problèmes non pas parce qu'ils oublient, mais parce qu'ils retiennent trop d'informations. À mesure que les conversations s'allongent, les prompts accumulent des tokens redondants et de faible valeur. Cela entraîne une augmentation des coûts et de la latence, tout en dégradant la qualité des sorties.
Une nouvelle couche de réduction de prompt déterministe a été développée pour diminuer l'utilisation des tokens sans rompre les dépendances. Cette méthode est soutenue par des benchmarks réels et a été testée en production, prouvant son efficacité.
