論文の概要: DAC: A Dynamic Attention-aware Approach for Task-Agnostic Prompt Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11942v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 06:16:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.249587
• Title: DAC: A Dynamic Attention-aware Approach for Task-Agnostic Prompt Compression
• Title（参考訳）: DAC:タスクに依存しないプロンプト圧縮のための動的注意認識アプローチ
• Authors: Yi Zhao, Zuchao Li, Hai Zhao, Baoyuan Qi, Guoming Liu,
• Abstract要約: タスク非依存型プロンプト圧縮(DAC)のための動的注意認識手法を提案する。 このアプローチは、エントロピー情報とアテンション情報を効果的に統合し、圧縮中のエントロピーシフトを動的に検知し、きめ細かいプロンプト圧縮を実現する。 LongBench、GSM8K、BBHを含む様々な領域にわたる大規模な実験は、DACが一貫して堅牢で実質的な改善をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.83422894663496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-agnostic prompt compression leverages the redundancy in natural language to reduce computational overhead and enhance information density within prompts, especially in long-context scenarios. Existing methods predominantly rely on information entropy as the metric to compress lexical units, aiming to achieve minimal information loss. However, these approaches overlook two critical aspects: (i) the importance of attention-critical tokens at the algorithmic level, and (ii) shifts in information entropy during the compression process. Motivated by these challenges, we propose a dynamic attention-aware approach for task-agnostic prompt compression (DAC). This approach effectively integrates entropy and attention information, dynamically sensing entropy shifts during compression to achieve fine-grained prompt compression. Extensive experiments across various domains, including LongBench, GSM8K, and BBH, show that DAC consistently yields robust and substantial improvements across a diverse range of tasks and LLMs, offering compelling evidence of its efficacy.
• Abstract（参考訳）: タスクに依存しないプロンプト圧縮は、自然言語の冗長性を利用して計算オーバーヘッドを減らし、プロンプト内の情報密度を高める。 既存の手法は主に、情報損失を最小限に抑えるために、語彙単位を圧縮する計量として情報エントロピーに依存している。 しかし、これらのアプローチは2つの重要な側面を見落としている。 一 アルゴリズムレベルでの注意クリティカルトークンの重要性、及び (ii)圧縮過程における情報エントロピーの変化 これらの課題に乗じて,タスクに依存しないプロンプト圧縮(DAC)のための動的注意認識手法を提案する。 このアプローチは、エントロピー情報とアテンション情報を効果的に統合し、圧縮中のエントロピーシフトを動的に検知し、きめ細かいプロンプト圧縮を実現する。 ロングベンチ、GSM8K、BBHなど、様々な領域にわたる大規模な実験により、DACは様々なタスクやLSMに対して一貫して堅牢で実質的な改善をもたらし、その効果の説得力のある証拠を提供することが示された。

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