Extending Context Window of Large Language Models via Semantic Compression

📄 arXiv: 2312.09571v1 📥 PDF

作者: Weizhi Fei, Xueyan Niu, Pingyi Zhou, Lu Hou, Bo Bai, Lei Deng, Wei Han

分类: cs.CL, cs.IT

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

提出基于语义压缩的LLM上下文窗口扩展方法，无需微调即可处理6-8倍长度文本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 上下文窗口扩展 语义压缩 长文本处理 预训练模型

📋 核心要点

  1. Transformer LLM受限于输入文本长度，限制了其在长文本场景的应用。
  2. 论文提出语义压缩方法，利用预训练模型降低长文本的语义冗余。
  3. 实验表明，该方法有效扩展了LLM的上下文窗口，且降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的语义压缩方法，旨在扩展大型语言模型（LLM）的上下文窗口，使其能够处理更长的文本输入，同时保持生成文本的流畅性和相关性。该方法灵感来源于信息论中的信源编码，利用预训练模型来降低长输入的语义冗余，然后再将其传递给LLM进行下游任务处理。实验结果表明，该方法能够有效地扩展LLM在问答、摘要、小样本学习和信息检索等任务中的上下文窗口，并且在降低计算开销的同时，保持文本生成的流畅性，无需进行显著的计算成本投入或微调。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）的Transformer架构对输入文本的长度有限制，这限制了它们在需要处理长文本的场景中的应用，例如长篇文档摘要、复杂问答等。现有方法通常需要大量的计算资源或模型微调来扩展上下文窗口，成本较高。

核心思路：论文的核心思路是借鉴信息论中的信源编码思想，通过语义压缩来减少长文本的冗余信息，从而在不显著增加计算负担的前提下，扩展LLM的有效上下文窗口。核心在于找到一种既能保留关键语义信息，又能显著减少文本长度的压缩方法。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 输入编码：将长文本输入进行编码，得到初始的文本表示。2) 语义压缩：利用预训练模型（具体模型未明确说明，但应具备语义理解能力）对文本表示进行压缩，去除冗余信息，保留核心语义。3) LLM处理：将压缩后的文本表示输入到LLM中，进行下游任务的处理，例如问答、摘要等。4) 输出解码：LLM生成的结果进行解码，得到最终的输出文本。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用语义压缩技术来扩展LLM的上下文窗口，而无需对LLM本身进行大规模的修改或微调。这种方法在计算效率和模型泛化能力之间取得了较好的平衡。与直接增加模型参数或使用注意力机制的变体相比，该方法更加轻量级，易于部署。

关键设计：论文中关于语义压缩的具体实现细节描述较少，例如预训练模型的选择、压缩算法的具体形式、以及如何保证压缩过程中的信息损失最小化等。这些细节将直接影响压缩效果和下游任务的性能。损失函数和网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够在问答、摘要、小样本学习和信息检索等任务中有效地扩展LLM的上下文窗口，使其能够处理6-8倍长度的文本。同时，该方法在保持文本生成流畅性的前提下，显著降低了计算开销，无需进行大规模的微调。具体的性能提升数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要处理长文本的领域，例如：长篇文档摘要、法律文本分析、医学报告解读、金融报告分析、以及需要进行复杂推理和知识整合的问答系统等。通过扩展LLM的上下文窗口，可以提升模型在这些领域的性能和实用性，并降低计算成本，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Transformer-based Large Language Models (LLMs) often impose limitations on the length of the text input to ensure the generation of fluent and relevant responses. This constraint restricts their applicability in scenarios involving long texts. We propose a novel semantic compression method that enables generalization to texts that are 6-8 times longer, without incurring significant computational costs or requiring fine-tuning. Our proposed framework draws inspiration from source coding in information theory and employs a pre-trained model to reduce the semantic redundancy of long inputs before passing them to the LLMs for downstream tasks. Experimental results demonstrate that our method effectively extends the context window of LLMs across a range of tasks including question answering, summarization, few-shot learning, and information retrieval. Furthermore, the proposed semantic compression method exhibits consistent fluency in text generation while reducing the associated computational overhead.