論文の概要: LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12968v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 04:48:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:38:15.640118
• Title: LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression
• Title（参考訳）: LLMLingua-2: 効率的なタスク非依存型プロンプト圧縮のためのデータ蒸留
• Authors: Zhuoshi Pan, Qianhui Wu, Huiqiang Jiang, Menglin Xia, Xufang Luo, Jue Zhang, Qingwei Lin, Victor Rühle, Yuqing Yang, Chin-Yew Lin, H. Vicky Zhao, Lili Qiu, Dongmei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では, タスク非依存のプロンプト圧縮に着目し, 一般化性と効率性の向上を図る。 我々は,プロンプト圧縮をトークン分類問題として定式化し,圧縮されたプロンプトが元のプロンプトに忠実であることを保証する。 提案手法は, XLM-RoBERTa-large や mBERT などの小型モデルを用いて圧縮目標を明示的に学習することにより,低レイテンシを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.048684907893104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on task-agnostic prompt compression for better generalizability and efficiency. Considering the redundancy in natural language, existing approaches compress prompts by removing tokens or lexical units according to their information entropy obtained from a causal language model such as LLaMa-7B. The challenge is that information entropy may be a suboptimal compression metric: (i) it only leverages unidirectional context and may fail to capture all essential information needed for prompt compression; (ii) it is not aligned with the prompt compression objective. To address these issues, we propose a data distillation procedure to derive knowledge from an LLM to compress prompts without losing crucial information, and meantime, introduce an extractive text compression dataset. We formulate prompt compression as a token classification problem to guarantee the faithfulness of the compressed prompt to the original one, and use a Transformer encoder as the base architecture to capture all essential information for prompt compression from the full bidirectional context. Our approach leads to lower latency by explicitly learning the compression objective with smaller models such as XLM-RoBERTa-large and mBERT. We evaluate our method on both in-domain and out-of-domain datasets, including MeetingBank, LongBench, ZeroScrolls, GSM8K, and BBH. Despite its small size, our model shows significant performance gains over strong baselines and demonstrates robust generalization ability across different LLMs. Additionally, our model is 3x-6x faster than existing prompt compression methods, while accelerating the end-to-end latency by 1.6x-2.9x with compression ratios of 2x-5x. Our code is available at https://aka.ms/LLMLingua-2.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, タスク非依存のプロンプト圧縮に着目し, 一般化性と効率性の向上を図る。 自然言語の冗長性を考慮すると、既存のアプローチはLLaMa-7Bのような因果的言語モデルから得られる情報エントロピーに従ってトークンや語彙単位を削除することでプロンプトを圧縮する。 課題は、情報エントロピーが最適以下の圧縮計量であるかもしれないことである。 (i)一方向の文脈のみを利用しており、即時圧縮に必要なすべての必須情報を捕捉できない場合があること。 (ii)即時圧縮目標と一致しない。 これらの課題に対処するため,LLMから知識を抽出し,重要な情報を失うことなくプロンプトを圧縮するデータ蒸留手法を提案し,その間,抽出テキスト圧縮データセットを導入する。 本稿では, プロンプト圧縮をトークン分類問題として定式化し, 圧縮したプロンプトの忠実さを元のプロンプトに保証し, トランスフォーマーエンコーダをベースアーキテクチャとして使用して, 全双方向コンテキストからプロンプト圧縮に必要なすべての情報を取得する。 提案手法は, XLM-RoBERTa-large や mBERT などの小型モデルを用いて圧縮目標を明示的に学習することにより,低レイテンシを実現する。 本手法は、FundBank、LongBench、ZeroScrolls、GSM8K、BBHを含むドメイン内および外部のデータセットで評価する。 モデルのサイズは小さいが, 強いベースラインよりも高い性能を示し, 異なるLLMに対して頑健な一般化能力を示す。 さらに,本モデルでは,圧縮比が2x-5xのエンドツーエンド遅延を1.6x-2.9xで高速化する一方,既存の高速圧縮方式よりも3x-6倍高速である。 私たちのコードはhttps://aka.ms/LLMLingua-2.comで利用可能です。

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