ICPC: In-context Prompt Compression with Faster Inference

📄 arXiv: 2501.01625v1 📥 PDF

作者: Ziyang Yu, Yuyu Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-03

💡 一句话要点

提出ICPC，通过上下文提示压缩加速LLM推理，解决长提示输入难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示压缩 上下文学习 大型语言模型 信息论 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法利用LLM进行提示压缩，需要额外的计算资源并导致内存开销，效率较低。
  2. ICPC通过计算词概率和信息量，自适应地压缩提示，减少信息损失并加速压缩过程。
  3. 实验证明ICPC能有效压缩长文本，并在多种NLP任务上提升性能和速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖且可扩展的提示压缩方法ICPC（In-context Prompt Compression），旨在自适应地减少提示长度，从而解决大型语言模型（LLM）因输入长度限制而难以处理长提示的问题。ICPC的核心思想是利用编码器计算提示中每个词出现的概率，并通过信息函数计算每个词所携带的信息量，从而在提示压缩过程中有效地减少信息损失，并提高压缩速度。实验结果表明，ICPC能够有效地压缩不同类别的长文本，并在不同类型的自然语言处理任务上实现更好的性能和速度。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）的输入长度存在限制，导致无法直接处理过长的提示。现有的提示压缩方法通常依赖LLM本身进行压缩，这会带来额外的计算资源消耗和内存开销，降低了推理效率。因此，如何高效地压缩长提示，同时尽可能减少信息损失，是本文要解决的关键问题。

核心思路：ICPC的核心思路是根据提示中每个词的重要性进行压缩。它通过计算每个词出现的概率以及其携带的信息量来评估词的重要性。概率低的词和信息量小的词被认为是不重要的，可以被安全地移除，从而实现提示的压缩。这种方法避免了直接使用LLM进行压缩，降低了计算成本。

技术框架：ICPC主要包含两个核心模块：编码器和信息函数。编码器用于计算提示中每个词出现的概率。信息函数则用于计算每个词所携带的信息量。具体流程如下：首先，利用编码器计算每个词的概率；然后，利用信息函数计算每个词的信息量；接着，根据概率和信息量对词进行排序；最后，移除排名较低的词，从而实现提示的压缩。

关键创新：ICPC的关键创新在于它提出了一种基于词概率和信息量的提示压缩方法，该方法不需要依赖LLM本身进行压缩，从而降低了计算成本。此外，ICPC还提出了一种新的信息函数，能够更准确地评估词的重要性，从而减少信息损失。

关键设计：ICPC的具体实现细节包括：编码器可以使用预训练的语言模型（如BERT）或简单的词嵌入模型。信息函数可以使用多种不同的形式，例如基于互信息的函数或基于熵的函数。压缩率可以通过调整移除词的数量来控制。论文中具体使用了何种编码器和信息函数，以及压缩率的设置，摘要中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ICPC在不同类型的NLP任务上表现出优异的性能和速度。摘要中没有给出具体的实验数据和对比基线，但强调了ICPC能够有效地压缩不同类别的长文本，并在不同类型的NLP任务上实现更好的性能和速度。具体的性能提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

ICPC可应用于各种需要处理长文本提示的自然语言处理任务，例如文档摘要、问答系统、文本生成等。通过压缩提示，ICPC可以降低计算成本，提高推理速度，并使得LLM能够处理更长的上下文信息，从而提升任务性能。该方法具有广泛的应用前景，尤其是在资源受限的环境下。

📄 摘要（原文）

Despite the recent success of Large Language Models (LLMs), it remains challenging to feed LLMs with long prompts due to the fixed size of LLM inputs. As a remedy, prompt compression becomes a promising solution by removing redundant tokens in the prompt. However, using LLM in the existing works requires additional computation resources and leads to memory overheads. To address it, we propose ICPC (In-context Prompt Compression), a novel and scalable prompt compression method that adaptively reduces the prompt length. The key idea of ICPC is to calculate the probability of each word appearing in the prompt using encoders and calculate information carried by each word through the information function, which effectively reduces the information loss during prompt compression and increases the speed of compression. Empirically, we demonstrate that ICPC can effectively compress long texts of different categories and thus achieve better performance and speed on different types of NLP tasks.