TACO-RL: Task Aware Prompt Compression Optimization with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.13035v3 📥 PDF

作者: Shivam Shandilya, Menglin Xia, Supriyo Ghosh, Huiqiang Jiang, Jue Zhang, Qianhui Wu, Victor Rühle

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2024-12-18)

💡 一句话要点

提出TACO-RL，一种基于强化学习的任务感知Prompt压缩优化方法，提升LLM效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Prompt压缩 强化学习 任务感知 大型语言模型 REINFORCE算法

📋 核心要点

  1. 现有Prompt压缩方法依赖次优指标或忽略任务信息，导致压缩性能受限。
  2. 提出TACO-RL，利用强化学习和任务特定奖励，指导Prompt压缩过程。
  3. 实验表明，TACO-RL在文本摘要、问答和代码摘要任务上显著提升性能。

📝 摘要（中文）

随着GPT-4等大型语言模型（LLM）在各种应用中日益普及，实现最佳性能所需的prompt规模也随之激增，导致计算效率方面的挑战。Prompt压缩旨在通过最小化输入token来降低推理成本，同时不影响任务性能。然而，现有的prompt压缩技术要么依赖于诸如信息熵等次优指标，要么将其建模为与任务无关的token分类问题，无法捕获特定于任务的信息。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖且高效的基于强化学习（RL）的任务感知prompt压缩方法。为了确保低延迟要求，我们利用现有的基于Transformer编码器的token分类模型，同时使用轻量级的REINFORCE算法，通过特定于任务的奖励信号来指导学习过程。我们在三个不同且具有挑战性的任务（包括文本摘要、问题回答和代码摘要）上评估了我们方法的性能。结果表明，在满足相同压缩率和延迟要求的同时，与最先进的压缩技术相比，我们基于RL的压缩方法在这些场景中的任务性能提高了8% - 189%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中prompt过大导致的计算效率问题。现有prompt压缩方法的痛点在于，要么使用信息熵等次优指标进行压缩，要么将压缩视为与任务无关的token分类问题，无法有效利用任务相关的信息，导致压缩后的prompt在特定任务上的性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）来指导prompt压缩过程，使其能够感知任务并进行优化。通过设计任务特定的奖励函数，RL智能体能够学习到哪些token对于完成任务至关重要，从而在压缩prompt的同时最大程度地保留任务相关的信息。

技术框架：TACO-RL的技术框架主要包含以下几个模块：1) 基于Transformer编码器的token分类模型：用于预测每个token的重要性；2) REINFORCE算法：作为RL的学习算法，用于优化token分类模型的参数；3) 任务特定的奖励函数：用于评估压缩后的prompt在特定任务上的性能。整体流程是，首先使用token分类模型对prompt中的每个token进行重要性评分，然后根据评分选择保留哪些token，形成压缩后的prompt。接着，将压缩后的prompt输入到LLM中执行任务，并根据任务结果计算奖励。最后，使用REINFORCE算法根据奖励更新token分类模型的参数。

关键创新：TACO-RL最重要的技术创新点在于将强化学习引入到prompt压缩中，并设计了任务特定的奖励函数。这使得压缩过程能够感知任务，并根据任务需求进行优化，从而显著提高了压缩后的prompt在特定任务上的性能。与现有方法相比，TACO-RL能够更好地平衡压缩率和任务性能。

关键设计：论文使用基于Transformer编码器的token分类模型作为RL智能体的策略网络。奖励函数的设计至关重要，需要根据具体任务进行调整。例如，在文本摘要任务中，可以使用ROUGE分数作为奖励；在问答任务中，可以使用答案的准确率作为奖励。REINFORCE算法的学习率和其他超参数也需要仔细调整，以确保RL智能体能够有效地学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TACO-RL在文本摘要、问答和代码摘要三个任务上均取得了显著的性能提升。与最先进的压缩技术相比，TACO-RL在相同压缩率和延迟要求下，任务性能提高了8% - 189%。例如，在文本摘要任务中，TACO-RL可以将ROUGE分数提高10%以上。这些结果表明，TACO-RL是一种高效且有效的prompt压缩方法。

🎯 应用场景

TACO-RL具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、机器翻译、文本摘要、代码生成等。通过降低prompt的长度，可以显著降低推理成本，提高响应速度，从而提升用户体验。此外，该方法还可以应用于资源受限的设备上，例如移动设备和嵌入式系统。

📄 摘要（原文）

The increasing prevalence of large language models (LLMs) such as GPT-4 in various applications has led to a surge in the size of prompts required for optimal performance, leading to challenges in computational efficiency. Prompt compression aims to reduce the inference cost by minimizing input tokens without compromising on the task performance. However, existing prompt compression techniques either rely on sub-optimal metrics such as information entropy or model it as a task-agnostic token classification problem that fails to capture task-specific information. To address these issues, we propose a novel and efficient reinforcement learning (RL) based task-aware prompt compression method. To ensure low latency requirements, we leverage existing Transformer encoder-based token classification model while guiding the learning process with task-specific reward signals using lightweight REINFORCE algorithm. We evaluate the performance of our method on three diverse and challenging tasks including text summarization, question answering and code summarization. We demonstrate that our RL-guided compression method improves the task performance by 8% - 189% across these three scenarios over state-of-the-art compression techniques while satisfying the same compression rate and latency requirements.