論文の概要: QUITO-X: A New Perspective on Context Compression from the Information Bottleneck Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10497v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 15:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:46.564116
• Title: QUITO-X: A New Perspective on Context Compression from the Information Bottleneck Theory
• Title（参考訳）: QUITO-X:Information Bottleneck理論による文脈圧縮の新しい視点
• Authors: Yihang Wang, Xu Huang, Bowen Tian, Yueyang Su, Lei Yu, Huaming Liao, Yixing Fan, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 問題をモデル化するために情報ボトルネック理論(IB)を導入する。 IBにおける相互情報に近似するクロスアテンションに基づく手法を提案する。 提案手法は,最先端技術と比較して25%の圧縮率向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.01597794579568
• License:
• Abstract: Generative LLM have achieved remarkable success in various industrial applications, owing to their promising In-Context Learning capabilities. However, the issue of long context in complex tasks poses a significant barrier to their wider adoption, manifested in two main aspects: (i) The excessively long context leads to high costs and inference delays. (ii) A substantial amount of task-irrelevant information introduced by long contexts exacerbates the "lost in the middle" problem. Existing methods compress context by removing redundant tokens using metrics such as self-information or PPL, which is inconsistent with the objective of retaining the most important tokens when conditioning on a given query. In this study, we introduce information bottleneck theory (IB) to model the problem, offering a novel perspective that thoroughly addresses the essential properties required for context compression. Additionally, we propose a cross-attention-based approach to approximate mutual information in IB, which can be flexibly replaced with suitable alternatives in different scenarios. Extensive experiments on four datasets demonstrate that our method achieves a 25% increase in compression rate compared to the state-of-the-art, while maintaining question answering performance. In particular, the context compressed by our method even outperform the full context in some cases.
• Abstract（参考訳）: 生成LDMは、将来性のあるIn-Context学習能力のため、様々な産業アプリケーションで顕著な成功を収めた。 しかし、複雑なタスクにおける長期的コンテキストの問題は、より広範な採用に重大な障壁をもたらす。 i)過度に長いコンテキストは、コストと推論の遅延につながる。 二 長期的文脈で導入したタスク非関連情報が「中間のロスト」問題を悪化させる。 既存の方法は、自己情報やPPLなどのメトリクスを使用して冗長トークンを除去することでコンテキストを圧縮する。 本研究では,この問題をモデル化するために情報ボトルネック理論(IB)を導入し,文脈圧縮に必要な重要な特性を徹底的に解決する新たな視点を提供する。 さらに,異なるシナリオで適切な代替手段に柔軟に置き換えることのできる,IABにおける相互情報を近似するための横断的アテンションに基づくアプローチを提案する。 4つのデータセットに対する大規模な実験により,本手法は現状よりも25%圧縮率の向上を実現し,質問応答性能を維持した。 特に,本手法により圧縮された文脈は,場合によっては全文脈よりも優れる。

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