Lossless Token Sequence Compression via Meta-Tokens
作者: John Harvill, Ziwei Fan, Hao Wang, Luke Huan, Anoop Deoras, Yizhou Sun, Hao Ding
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-08-20)
备注: 16 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出基于Meta-Tokens的无损压缩方法，降低LLM输入序列长度并加速编码。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 无损压缩 大型语言模型 token序列 Meta-Tokens 计算效率 序列压缩 LZ77 Transformer
📋 核心要点
- 现有LLM prompt压缩方法侧重于有损压缩，在显著减少序列长度的同时，力求最大程度保留下游任务相关的语义信息。
- 本文提出一种与任务无关的无损压缩技术，类似于LZ77，通过引入Meta-Tokens来缩短输入序列长度，降低计算成本。
- 实验表明，该方法在保持语义/语法严格要求的任务中表现良好，性能与未压缩输入差距小，优于有损压缩方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种与任务无关的无损压缩技术，类似于LZ77，旨在减少大型语言模型（LLM）的输入token序列长度。在两个评估任务中，该方法平均可以将序列长度分别减少27%和18%。由于Transformer的注意力机制具有二次复杂度，这相当于分别减少了47%和33%的编码计算量。该token序列转换易于逆转，保证了过程中没有语义信息的损失。我们在需要严格保持语义/语法的两个任务上评估了该方法，结果表明现有的有损压缩方法表现不佳。我们的无损压缩技术与使用未压缩输入相比，性能差距很小，并认为更大的模型和更多的计算资源可能会完全消除这种差距。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）处理长输入序列时计算成本高昂的问题。现有的prompt压缩方法通常采用有损压缩，虽然可以显著减少序列长度，但可能会丢失重要的语义信息，导致在需要精确语义或语法的任务中表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是借鉴LZ77无损压缩算法的思想，在token序列中寻找重复出现的子序列，并将其替换为更短的“Meta-Tokens”。由于是无损压缩，因此可以完全恢复原始序列，避免了语义信息的损失。这种方法旨在减少序列长度，从而降低Transformer模型的计算复杂度。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1. 序列分析：扫描输入token序列，寻找重复出现的子序列。2. Meta-Token构建：将重复出现的子序列替换为新的Meta-Tokens。3. 压缩序列生成：生成包含Meta-Tokens的压缩序列。4. 解压缩：将Meta-Tokens还原为原始子序列，恢复原始token序列。整个过程是可逆的，保证了无损压缩。
关键创新：该方法最重要的创新在于其无损压缩的特性。与现有的有损压缩方法不同，该方法在减少序列长度的同时，完全保留了原始序列的语义信息。此外，该方法与任务无关，可以应用于各种需要处理长序列的LLM应用场景。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置或网络结构，因为该方法主要是一种序列处理技术，而不是基于神经网络的模型。关键的设计在于如何高效地识别和替换重复出现的子序列，以及如何管理Meta-Tokens的词汇表。具体实现可能涉及使用哈希表或其他数据结构来加速子序列的查找过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该无损压缩方法在两个评估任务中分别实现了27%和18%的序列长度缩减，相当于减少了47%和33%的编码计算量。与现有的有损压缩方法相比，该方法在需要严格保持语义/语法的任务中表现更好，并且与使用未压缩输入相比，性能差距很小。这表明该方法在降低计算成本的同时，能够有效地保留语义信息。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要处理长文本序列的自然语言处理任务中，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过减少输入序列的长度，可以显著降低计算成本，提高LLM的推理速度，使其能够部署在资源受限的设备上。此外，无损压缩的特性保证了语义信息的完整性，使其特别适用于对语义精度要求较高的应用场景。
📄 摘要（原文）
Existing work on prompt compression for Large Language Models (LLM) focuses on lossy methods that try to maximize the retention of semantic information that is relevant to downstream tasks while significantly reducing the sequence length. In this paper, we introduce a task-agnostic lossless compression technique similar to LZ77 that makes it possible to reduce the input token sequence length on average by 27\% and 18\% for the two evaluation tasks explored here. Given that we use transformer-based LLMs, this equates to 47\% and 33\% less encoding computation, respectively, due to the quadratic nature of attention. The token sequence transformation is trivial to reverse and highlights that no semantic information is lost in the process. We evaluate our proposed approach on two tasks that require strict preservation of semantics/syntax and demonstrate that existing lossy compression methods perform poorly in this setting. We find that our lossless compression technique produces only a small gap in performance compared to using the uncompressed input and posit that larger models and an expanded computing budget would likely erase the gap entirely.