Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adapting LLMs for Efficient Context Processing through Soft Prompt Compression

論文の概要: Adapting LLMs for Efficient Context Processing through Soft Prompt Compression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04997v2
Date: Thu, 18 Apr 2024 23:23:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 17:23:46.473004
Title: Adapting LLMs for Efficient Context Processing through Soft Prompt Compression
Title（参考訳）: ソフトプロンプト圧縮による効率的な文脈処理のためのLLMの適応
Authors: Cangqing Wang, Yutian Yang, Ruisi Li, Dan Sun, Ruicong Cai, Yuzhu Zhang, Chengqian Fu, Lillian Floyd,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを合理化された文脈処理のために戦略的に調整する,革新的なフレームワークを提案する。我々の手法はSoftPromptCompと呼ばれ、動的に生成されたソフトプロンプトで自然言語をアマルガメイトし、簡潔でセマンティックに頑健な文脈の描写をフォージする。我々は,我々のフレームワークが計算オーバーヘッドを著しく減らし,LLMの有効性を様々なベンチマークで向上させることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1550486371582305
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has inaugurated a transformative epoch in natural language processing, fostering unprecedented proficiency in text generation, comprehension, and contextual scrutiny. Nevertheless, effectively handling extensive contexts, crucial for myriad applications, poses a formidable obstacle owing to the intrinsic constraints of the models' context window sizes and the computational burdens entailed by their operations. This investigation presents an innovative framework that strategically tailors LLMs for streamlined context processing by harnessing the synergies among natural language summarization, soft prompt compression, and augmented utility preservation mechanisms. Our methodology, dubbed SoftPromptComp, amalgamates natural language prompts extracted from summarization methodologies with dynamically generated soft prompts to forge a concise yet semantically robust depiction of protracted contexts. This depiction undergoes further refinement via a weighting mechanism optimizing information retention and utility for subsequent tasks. We substantiate that our framework markedly diminishes computational overhead and enhances LLMs' efficacy across various benchmarks, while upholding or even augmenting the caliber of the produced content. By amalgamating soft prompt compression with sophisticated summarization, SoftPromptComp confronts the dual challenges of managing lengthy contexts and ensuring model scalability. Our findings point towards a propitious trajectory for augmenting LLMs' applicability and efficiency, rendering them more versatile and pragmatic for real-world applications. This research enriches the ongoing discourse on optimizing language models, providing insights into the potency of soft prompts and summarization techniques as pivotal instruments for the forthcoming generation of NLP solutions.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、自然言語処理における変革的エポックを創出し、テキスト生成、理解、文脈の精査において前例のない熟練を育んでいる。それでも、無数のアプリケーションにとって重要な、広範囲にわたるコンテキストを効果的に扱うことは、モデルのコンテキストウィンドウサイズとそれらの操作にかかわる計算上の負担の内在的な制約により、大きな障害となる。本研究は, 自然言語要約, ソフトプロンプト圧縮, 拡張実用性保存機構の相乗効果を利用して, LLMを合理的な文脈処理のために戦略的に調整する枠組みを提案する。我々の手法はSoftPromptCompと呼ばれ、自然言語は動的に生成されたソフトプロンプトで要約手法から抽出され、簡潔だが意味的に頑健な文脈の描写をフォージする。この描写は、情報保持とその後のタスクの実用性を最適化する重み付け機構によってさらに洗練される。我々は、我々のフレームワークが計算オーバーヘッドを著しく減らし、様々なベンチマークでLCMの有効性を高めつつ、生成したコンテンツの校正性を維持したり、強化したりすることを確認する。ソフトプロンプト圧縮を高度に要約することで、SoftPromptCompは長いコンテキストを管理し、モデルのスケーラビリティを確保するという2つの課題に直面します。我々の研究は、LLMの適用性と効率を向上し、現実の応用においてより多用途で実用的になるための提案的な軌道を向けている。この研究は、言語モデルの最適化に関する現在進行中の談話を強化し、次世代のNLPソリューションのための重要な手段として、ソフトプロンプトと要約技術の有効性に関する洞察を提供する。

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