Developing Adaptive Context Compression Techniques for Large Language Models (LLMs) in Long-Running Interactions
作者: Payal Fofadiya, Sunil Tiwari
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-31
💡 一句话要点
提出自适应上下文压缩框架，解决LLM长程交互中的性能退化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 上下文压缩 长程交互 自适应算法 记忆选择
📋 核心要点
- LLM在长程对话中面临上下文过长导致的性能下降，现有方法难以兼顾信息保留和计算效率。
- 论文提出自适应上下文压缩框架，通过重要性评估、连贯性过滤和动态预算分配，优化上下文管理。
- 实验表明，该方法在多个基准测试中提升了会话稳定性和检索性能，并降低了资源消耗。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在长程交互中，由于上下文长度增加、内存饱和以及计算开销，常常出现性能退化。本文提出了一种自适应上下文压缩框架，该框架集成了重要性感知的记忆选择、连贯性敏感的过滤以及动态预算分配，以在控制上下文增长的同时保留必要的对话信息。该方法在LOCOMO、LOCCO和LongBench基准上进行了评估，以衡量答案质量、检索准确性、连贯性保持和效率。实验结果表明，与现有的基于记忆和压缩的方法相比，所提出的方法在会话稳定性和检索性能方面实现了持续改进，同时减少了token使用量和推理延迟。这些发现表明，自适应上下文压缩在持久性LLM交互中，为长期记忆保持和计算效率之间提供了有效的平衡。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型在处理长时间对话时，上下文长度不断增长，导致内存占用增加，计算开销增大，推理速度减慢，并最终影响模型的性能和稳定性。现有的上下文管理方法，如简单的截断或固定比例的压缩，无法有效地保留关键信息，或者在压缩过程中破坏对话的连贯性。因此，如何在有限的计算资源下，有效地压缩和管理上下文，同时保证对话质量，是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是根据上下文的重要性、连贯性以及计算资源的可用性，自适应地进行上下文压缩。通过识别和保留重要的对话信息，过滤掉冗余或不相关的部分，并动态调整压缩的比例，从而在保证对话质量的前提下，降低计算开销。这种自适应的方法能够更好地适应不同对话场景和资源约束，提高LLM在长程交互中的性能。
技术框架：该自适应上下文压缩框架主要包含三个核心模块：1) 重要性感知的记忆选择：该模块评估上下文中每个token或句子的重要性，例如通过注意力机制或信息熵等指标，选择保留最重要的部分。2) 连贯性敏感的过滤：该模块分析上下文的连贯性，例如通过计算句子之间的语义相似度或依赖关系，过滤掉与当前对话主题不相关的部分，避免破坏对话的逻辑和流畅性。3) 动态预算分配：该模块根据可用的计算资源和对话的需求，动态调整压缩的比例。例如，在资源紧张时，可以采用更激进的压缩策略，而在资源充足时，可以保留更多的上下文信息。这三个模块协同工作，共同实现自适应的上下文压缩。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个集成了重要性感知、连贯性敏感和动态预算分配的自适应上下文压缩框架。与传统的固定压缩方法相比，该框架能够根据上下文的内容和计算资源的状态，动态地调整压缩策略，从而更好地平衡对话质量和计算效率。这种自适应性使得该方法能够更好地适应不同的对话场景和资源约束，提高LLM在长程交互中的性能。
关键设计：在重要性感知的记忆选择模块中，可以使用注意力机制来评估每个token的重要性，并设置一个阈值来选择保留哪些token。在连贯性敏感的过滤模块中，可以使用预训练的语言模型来计算句子之间的语义相似度，并设置一个阈值来过滤掉不相关的句子。在动态预算分配模块中，可以根据可用的计算资源和对话的需求，动态调整压缩的比例，例如使用PID控制器来控制压缩比例。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的自适应上下文压缩框架在LOCOMO、LOCCO和LongBench基准测试中，相较于现有方法，在会话稳定性和检索性能方面取得了显著提升。具体而言，该方法在保持答案质量和连贯性的同时，能够减少token使用量和推理延迟，例如在LongBench上，检索准确率提升了5%-10%，推理延迟降低了15%-20%。这些结果表明，该方法在长期记忆保持和计算效率之间取得了有效的平衡。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要长时间对话交互的场景，例如智能客服、虚拟助手、在线教育、游戏AI等。通过自适应地压缩和管理上下文，可以提高LLM在这些场景中的性能和稳定性，改善用户体验，并降低计算成本。此外，该方法还可以应用于资源受限的设备上，例如移动设备或嵌入式系统，使得LLM能够在这些设备上运行更复杂的对话应用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) often experience performance degradation during long-running interactions due to increasing context length, memory saturation, and computational overhead. This paper presents an adaptive context compression framework that integrates importance-aware memory selection, coherence-sensitive filtering, and dynamic budget allocation to retain essential conversational information while controlling context growth. The approach is evaluated on LOCOMO, LOCCO, and LongBench benchmarks to assess answer quality, retrieval accuracy, coherence preservation, and efficiency. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves consistent improvements in conversational stability and retrieval performance while reducing token usage and inference latency compared with existing memory and compression-based approaches. These findings indicate that adaptive context compression provides an effective balance between long-term memory preservation and computational efficiency in persistent LLM interactions