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LongLLMLingua: 长上下文场景的智能提示压缩框架

一、框架概述

1. 核心目标

• 解决长上下文场景下的计算成本问题
• 降低处理延迟
• 提升模型性能表现

2. 创新特点

• 问题感知的粗到细压缩策略
• 文档重排序机制
• 动态压缩比例控制
• 压缩后的子序列恢复策略

二、技术方法详解

1. 粗粒度压缩
   (a) 文档评分机制

• 使用文档级困惑度(perplexity)计算重要性分数r_k
• 困惑度越低表示模型预测越准确,文档越重要
• 评分公式: 结合问题文本(x_que)和限制文本(x_restrict)计算

(b) 低困惑度文档筛选

• 保留最相关的K’个文档
• 通过阈值动态调整保留数量

2. 细粒度压缩
   (a) 重要性评估

• 分别评估指令(x_ins)、问题(x_que)和文档中每个标记
• 采用迭代压缩机制
• 直接计算标记级困惑度

(b) 对比困惑度创新

• 引入对比困惑度概念
• 计算问题条件下的分布偏移
• 更准确识别问题相关标记

3. 信息重排序策略

• 基于文档重要性分数进行重新排序
• 将关键信息置于文档前部
• 缓解中间信息丢失问题

4. 动态压缩控制

• 初始预算确定(τ_doc)
• 根据文档重要性动态分配压缩预算
• 使用线性调度器进行自适应分配
• 预算分配公式包含文档数量(Nd)和控制参数(δτ)

三、实验评估

1. 评估环境
   数据集:

• NaturalQuestions
• LongBench
• ZeroSCROLLS

对比基线:

• 检索类方法:BM25、Gzip、Sentence-BERT、OpenAI Embedding
• 压缩类方法:Selective Context、LLMLingua

目标模型:

• GPT-3.5-Turbo-06134
• LongChat-13B-16k

2. 性能表现
   (a) 效果性能

• 在各种压缩比例下保持领先
• 显著减少输入标记数量
• 维持较高的任务准确率

(b) 效率提升

• 响应延迟大幅降低
• API调用时间明显缩短
• 压缩率越高,效率提升越明显

3. 消融实验结果

• 问题感知机制贡献显著
• 动态压缩比例证明必要
• 子序列恢复策略效果明显
• SBERT用于粗粒度压缩效果较差

四、技术优势总结

1. 信息保留

• 高效保留问题相关信息
• 维持关键实体完整性
• 减少中间信息丢失

2. 自适应能力

• 智能调节压缩比例
• 动态分配压缩预算
• 灵活应对不同场景

3. 实用价值

• 降低计算资源消耗
• 提升处理效率
• 保持模型性能