这篇论文提出了一种名为CoLoR的创新压缩模型，通过在训练过程中-20241226060250

这篇论文提出了一种名为CoLoR的创新压缩模型，通过在训练过程中引入偏好优化和动态长度正则化，能够显著提高长上下文语言模型（LCLM）的信息检索效率和准确率，相比于传统方法，CoLoR不仅能将输入上下文大小压缩近一半，还能提升检索性能，有效缓解了LCLM检索中因长文本带来的计算瓶颈和信息冗余问题。