論文の概要: Learning to Compress Prompts with Gist Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08467v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 17:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 14:04:28.727405
• Title: Learning to Compress Prompts with Gist Tokens
• Title（参考訳）: gistトークンでプロンプトを圧縮する学習
• Authors: Jesse Mu, Xiang Lisa Li, Noah Goodman
• Abstract要約: 我々は、LMにプロンプトを小さな"gist"トークンセットに圧縮するよう訓練するgistingを提案する。 decoder (LLaMA-7B) と encoder-decoder (FLAN-T5-XXL) のLMでは、gisting はプロンプトの最大26倍の圧縮を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.45165608744098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompting is now the primary way to utilize the multitask capabilities of language models (LMs), but prompts occupy valuable space in the input context window, and re-encoding the same prompt is computationally inefficient. Finetuning and distillation methods allow for specialization of LMs without prompting, but require retraining the model for each task. To avoid this trade-off entirely, we present gisting, which trains an LM to compress prompts into smaller sets of "gist" tokens which can be reused for compute efficiency. Gist models can be easily trained as part of instruction finetuning via a restricted attention mask that encourages prompt compression. On decoder (LLaMA-7B) and encoder-decoder (FLAN-T5-XXL) LMs, gisting enables up to 26x compression of prompts, resulting in up to 40% FLOPs reductions, 4.2% wall time speedups, storage savings, and minimal loss in output quality.
• Abstract（参考訳）: 現在、プロンプティングは言語モデル(LM)のマルチタスク機能を利用する主要な方法であるが、入力コンテキストウィンドウ内の貴重な空間をプロンプティングし、同じプロンプトを再エンコードするのは計算的に非効率的である。 微粒化および蒸留法は、LMをプロンプトせずに特殊化することができるが、各タスクのモデルを再訓練する必要がある。 このトレードオフを完全に回避するために,lm を訓練してプロンプトをより小さな "gist" トークンに圧縮し,計算効率を高めるために再利用する gisting を提案する。 ギストモデルは、即時圧縮を促進する制限されたアテンションマスクを介して命令の微調整の一部として容易に訓練することができる。 decoder (LLaMA-7B) と encoder-decoder (FLAN-T5-XXL) のLMでは、gisting はプロンプトの26倍の圧縮が可能で、最大40%のFLOPs削減、4.2%のウォールタイムスピードアップ、ストレージの節約、出力品質の最小化を実現している。

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