PIS: Linking Importance Sampling and Attention Mechanisms for Efficient Prompt Compression

📄 arXiv: 2504.16574v1 📥 PDF

作者: Lizhe Chen, Binjia Zhou, Yuyao Ge, Jiayi Chen, Shiguang NI

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-23

💡 一句话要点

提出PIS：结合重要性采样与注意力机制的高效Prompt压缩框架

🎯 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 重要性采样 注意力机制 大型语言模型 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有Prompt压缩方法忽略LLM内在机制，缺乏对Token重要性的系统评估。
  2. PIS框架通过分析注意力得分采样重要Token，实现Prompt的动态压缩。
  3. 实验表明，PIS在多个基准测试中达到SOTA压缩性能，并提升推理效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中取得了显著进展，展现了前所未有的能力。然而，与这种卓越性能相关的高成本限制了LLMs的广泛应用，突显了prompt压缩的必要性。现有的prompt压缩方法主要依赖于启发式截断或抽象概括技术，从根本上忽略了LLMs的内在机制，并且缺乏对生成token重要性的系统评估。本文提出Prompt Importance Sampling（PIS），一种新颖的压缩框架，通过分析隐藏状态的注意力得分来采样重要token，从而动态压缩prompt。PIS采用双层压缩机制：1）在token层面，我们使用LLM原生的注意力得分来量化显著性，并通过轻量级的9层强化学习（RL）网络实现自适应压缩；2）在语义层面，我们提出了一种俄罗斯轮盘赌采样策略，用于句子级别的重要性采样。在多个领域基准上的全面评估表明，我们的方法实现了最先进的压缩性能。值得注意的是，我们的框架通过优化的上下文结构，意外地提高了推理效率。这项工作通过为LLMs的上下文管理提供理论基础和实际效率，从而推进了prompt工程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）应用中，由于prompt过长导致的高计算成本和内存占用问题。现有prompt压缩方法，如启发式截断和抽象概括，缺乏对LLM内部机制的理解，无法有效识别和保留prompt中的关键信息，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的注意力机制来评估prompt中每个token的重要性，并基于此进行选择性压缩。通过重要性采样，保留对LLM生成影响最大的token，从而在保证性能的同时减少prompt长度。这种方法避免了盲目截断或过度概括，更贴合LLM的内在工作方式。

技术框架：PIS框架包含两个主要层面的压缩：token层面和语义层面。在token层面，利用LLM的注意力得分作为token重要性的度量，并使用一个轻量级的强化学习网络来学习自适应的token选择策略。在语义层面，采用俄罗斯轮盘赌采样策略，对句子进行重要性采样，进一步压缩prompt。整体流程是：输入prompt -> LLM计算注意力得分 -> token层面重要性采样 -> 句子层面重要性采样 -> 压缩后的prompt。

关键创新：PIS的关键创新在于将重要性采样与LLM的注意力机制相结合，提出了一种数据驱动的prompt压缩方法。与传统的启发式方法不同，PIS能够根据LLM的实际行为动态地选择重要token，从而更有效地保留prompt中的关键信息。此外，双层压缩机制进一步提高了压缩效率和性能。

关键设计：在token层面，使用LLM最后一层的注意力得分作为token重要性的度量。强化学习网络采用9层结构，输入是token的注意力得分，输出是token的选择概率。奖励函数的设计目标是最大化压缩后的prompt在下游任务上的性能。在语义层面，俄罗斯轮盘赌采样策略通过设置一个概率阈值，随机选择句子，保证了采样的多样性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，PIS在多个领域基准测试中取得了最先进的压缩性能。例如，在某些任务上，PIS能够在将prompt长度压缩50%的情况下，保持甚至提高LLM的性能。与现有的prompt压缩方法相比，PIS在压缩率和性能之间取得了更好的平衡，展现了其优越性。

🎯 应用场景

PIS框架可广泛应用于各种需要使用大型语言模型的场景，尤其是在资源受限的环境下，如移动设备、边缘计算等。通过降低prompt长度，可以显著减少计算成本和内存占用，提高LLM的部署效率。此外，PIS还可以用于优化prompt结构，提高LLM的推理效率和准确性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable progress, demonstrating unprecedented capabilities across various natural language processing tasks. However, the high costs associated with such exceptional performance limit the widespread adoption of LLMs, highlighting the need for prompt compression. Existing prompt compression methods primarily rely on heuristic truncation or abstractive summarization techniques, which fundamentally overlook the intrinsic mechanisms of LLMs and lack a systematic evaluation of token importance for generation. In this work, we introduce Prompt Importance Sampling (PIS), a novel compression framework that dynamically compresses prompts by sampling important tokens based on the analysis of attention scores of hidden states. PIS employs a dual-level compression mechanism: 1) at the token level, we quantify saliency using LLM-native attention scores and implement adaptive compression through a lightweight 9-layer reinforcement learning (RL) network; 2) at the semantic level, we propose a Russian roulette sampling strategy for sentence-level importance sampling. Comprehensive evaluations across multiple domain benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art compression performance. Notably, our framework serendipitously enhances reasoning efficiency through optimized context structuring. This work advances prompt engineering by offering both theoretical grounding and practical efficiency in context management for LLMs.