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LongLLMLingua: 长上下文场景的智能提示压缩框架

news 2026/2/8 20:24:31

一、框架概述

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

实用价值

降低计算资源消耗
提升处理效率
保持模型性能

LongLLMLingua: 长上下文场景的智能提示压缩框架

LongLLMLingua: 长上下文场景的智能提示压缩框架一、框架概述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、技术方法详解粗粒度压缩 (a) 文…...

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