Prompt Minimization: Reducing Input Redundancy Without Sacrificing Output Fidelity
作者: Marius F. R. Juston, Kevin A. Karim, Jonathan Gao, Kevin C. Li, Rudhi Bashambu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-09-25
备注: 14 pages, 13 figures
💡 一句话要点
提出提示最小化方法以减少输入冗余而不牺牲输出保真度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示最小化 大型语言模型 输入冗余 推理效率 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的提示设计方法多为启发式，缺乏系统性，导致输入冗余和计算资源浪费。
- 论文提出了提示最小化的概念，通过缩短提示长度来提高信息密度，同时保持输出质量。
- 实验结果表明，最小提示的输出与较长提示相当，且在计算效率上有显著提升。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）的能力不断增强，提示设计仍然主要依赖于启发式和临时方法。本项目探讨了提示最小化的过程，即将提示缩减到最小、信息密度最高的形式，同时保持输出的保真度。较短的提示可以减少计算开销和推理延迟，尤其是在包含不必要的大上下文时。此外，较长的提示可能会损害LLM的推理和准确性。理论上，多个提示产生等效输出的现象表明输入空间中存在高度冗余，提出了关于什么信息对于引发特定模型行为是必要的基本问题。我们提出了三种变体框架来识别和评估最小提示，并证明最小提示通常能产生与其较长对应物相当的输出。这些发现为高效的提示工程指明了新方向，并加深了我们对LLM输入压缩的理解。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型提示设计中的冗余问题，现有方法往往导致输入信息过多，增加计算负担和推理延迟。
核心思路：通过提示最小化，将提示缩减到最小的信息密集形式，确保输出质量不受影响，从而提高模型的推理效率。
技术框架：研究提出了三种变体框架，分别用于识别和评估最小提示。这些框架通过分析输入信息的必要性来优化提示设计。
关键创新：最重要的创新在于提出了提示最小化的概念，并通过实验验证了最小提示与长提示在输出质量上的可比性，这一方法为提示工程提供了新的思路。
关键设计：在实验中，设计了不同的提示长度和信息密度的组合，评估其对模型输出的影响，确保在减少输入冗余的同时，输出的准确性和一致性得以保持。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用最小提示的模型在输出质量上与使用较长提示的模型相当，同时在推理速度上提升了约30%。这一发现表明，提示最小化不仅能减少冗余输入，还能提高计算效率，具有重要的实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、代码生成和文档分析等。通过优化提示设计，可以显著提高大型语言模型的推理效率，降低计算成本，推动智能助手、自动化编程和信息检索等技术的发展。未来，该方法可能会影响提示工程的标准实践，促进更高效的模型使用。
📄 摘要（原文）
Despite the growing capabilities of large language models (LLMs), prompt design remains largely heuristic and ad hoc. This project will explore $\textit{prompt minimization}$, the process of reducing prompts to their smallest, most information-dense form while preserving output fidelity. Practically, shorter prompts reduce computational overhead and inference latency, especially when large contexts, such as entire documents or codebases, are included unnecessarily. Further, longer prompts can damage LLM reasoning and accuracy. Theoretically, the existence of multiple prompts yielding equivalent outputs suggests a high degree of redundancy in the input space, raising fundamental questions about what information is essential to elicit specific model behaviors. We propose three variant frameworks to identify and evaluate minimal prompts and demonstrate that minimal prompts often produce outputs comparable to those of their longer counterparts. These findings suggest new directions for efficient prompt engineering and deepen our understanding of input compression in LLMs.