本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的上下文内自编码器（ICAE），通过将长上下文压缩为紧凑记忆槽来优化模型性能。ICAE采用两阶段训练：先在文本数据上通过自编码和语言建模目标进行预训练，再通过指令数据进行微调。实验表明，基于Llama模型的ICAE仅增加1%参数即可实现4倍上下文压缩，显著降低推理延迟和内存消耗，同时保持了良好的信息保留能力。研究还发现ICAE的记忆机制与人类相似，并展示了其

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