Fundamental Limits of Prompt Compression: A Rate-Distortion Framework for Black-Box Language Models
作者: Alliot Nagle, Adway Girish, Marco Bondaschi, Michael Gastpar, Ashok Vardhan Makkuva, Hyeji Kim
分类: cs.LG, cs.CL, cs.IT
发布日期: 2024-07-22 (更新: 2024-12-11)
备注: 42 pages, 17 figures. Accepted to NeurIPS 2024
💡 一句话要点
提出基于率失真理论的提示压缩框架，用于优化黑盒语言模型的提示。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示压缩 大语言模型 率失真理论 黑盒模型 线性规划
📋 核心要点
- 现有提示压缩方法缺乏理论基础，且未充分考虑下游任务信息，导致压缩性能受限。
- 论文提出基于率失真理论的提示压缩框架，将提示压缩问题形式化为线性规划，并推导出失真率函数。
- 实验表明，现有方法与最优策略存在差距，并提出Adaptive QuerySelect方法，在合成和自然语言数据集上验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文形式化了大语言模型（LLM）的提示压缩问题，并提出了一个统一token级别提示压缩方法的框架，该方法为黑盒模型创建硬提示。我们推导了此设置的失真率函数，并将其表示为一个线性规划，并提供了一种高效的算法，通过线性规划的对偶来计算此基本限制。使用失真率函数作为基线，我们研究了现有压缩方案在合成数据集上的性能，该数据集由从马尔可夫链生成的提示、自然语言查询及其各自的答案组成。我们的经验分析表明了查询感知提示压缩的关键性，其中压缩器了解黑盒LLM的下游任务/查询。我们表明，当前提示压缩方法的性能与最优策略之间存在很大差距，并提出了Adaptive QuerySelect，这是一种查询感知的、可变速率的先前工作的自适应版本，以缩小差距。我们将实验扩展到小型自然语言数据集，以进一步证实我们在合成数据集上的发现。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）的提示压缩问题。现有的提示压缩方法通常是启发式的，缺乏理论指导，并且没有充分利用下游任务（即查询）的信息。这导致压缩后的提示可能无法很好地保留原始提示的关键信息，从而影响LLM的性能。此外，由于LLM通常是黑盒模型，无法直接访问其内部参数，因此提示压缩更具挑战性。
核心思路：论文的核心思路是将提示压缩问题建模为率失真问题。率失真理论提供了一种在给定失真约束下，最小化压缩率的理论框架。通过将提示压缩视为信息瓶颈问题，论文旨在找到一种在尽可能减少提示长度的同时，最大限度地保留与下游任务相关的信息的压缩策略。这种方法允许在理论上分析提示压缩的性能极限，并为设计更有效的压缩算法提供指导。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 形式化提示压缩问题，将其定义为一个率失真问题。2) 推导失真率函数，该函数描述了在给定失真水平下，最小的压缩率。3) 将失真率函数的计算转化为一个线性规划问题，并利用线性规划的对偶性，提出了一种高效的算法来计算失真率函数。4) 评估现有提示压缩方法与最优策略之间的差距。5) 提出一种新的提示压缩方法Adaptive QuerySelect，并验证其有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 将率失真理论引入到提示压缩问题中，为提示压缩提供了一个理论框架。2) 推导了提示压缩的失真率函数，并提供了一种高效的计算方法。3) 提出了Adaptive QuerySelect方法，该方法能够根据下游任务自适应地选择提示中的关键信息，从而提高压缩性能。
关键设计：Adaptive QuerySelect方法是一种查询感知的、可变速率的提示压缩方法。它基于一种现有的提示选择方法，并对其进行了改进，使其能够根据下游任务自适应地选择提示中的关键token。该方法使用一个评分函数来评估每个token的重要性，并根据评分选择最重要的token。评分函数的设计考虑了token与下游任务之间的相关性。此外，该方法还采用了可变速率压缩策略，允许根据不同的任务和提示，选择不同的压缩率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了现有提示压缩方法与最优策略之间存在较大差距。在合成数据集上，Adaptive QuerySelect方法能够显著缩小这一差距，并接近最优性能。在小型自然语言数据集上的实验也证实了该方法的有效性。这些结果表明，查询感知的提示压缩是提高压缩性能的关键。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要压缩提示的场景，例如资源受限的设备、低带宽网络环境以及需要保护隐私的应用。通过有效压缩提示，可以降低计算成本、减少通信开销，并提高LLM在实际应用中的效率。此外，该研究为提示工程提供了一种理论指导，有助于开发更有效的提示压缩算法。
📄 摘要（原文）
We formalize the problem of prompt compression for large language models (LLMs) and present a framework to unify token-level prompt compression methods which create hard prompts for black-box models. We derive the distortion-rate function for this setup as a linear program, and provide an efficient algorithm to compute this fundamental limit via the dual of the linear program. Using the distortion-rate function as the baseline, we study the performance of existing compression schemes on a synthetic dataset consisting of prompts generated from a Markov chain, natural language queries, and their respective answers. Our empirical analysis demonstrates the criticality of query-aware prompt compression, where the compressor has knowledge of the downstream task/query for the black-box LLM. We show that there is a large gap between the performance of current prompt compression methods and the optimal strategy, and propose Adaptive QuerySelect, a query-aware, variable-rate adaptation of a prior work to close the gap. We extend our experiments to a small natural language dataset to further confirm our findings on our synthetic dataset.