本記事では、プロンプト圧縮の手法を比較した研究を紹介します。
プロンプトの長さを抑えながら出力の質やコスト効率をどう維持できるかは、LLMを業務で使ううえで無視できないテーマです。今回の検証では、実用的なタスクを通じて、手法ごとの得意な場面や傾向が整理されています。
導入時の選択肢やプロンプト設計の工夫を考えるうえで、手がかりになる内容です。
背景
LLMを使うとき、ちょっとしたプロンプトの工夫で、その使い勝手が大きく変わることがあります。たとえば、思考の流れを誘導したり、参考情報をそっと添えたりするだけで、かなり賢く振る舞ってくれます。こうした設計の自由さは、実務の現場でもありがたいところです。
とはいえ、プロンプトが長くなるほど、処理のコストは跳ね上がっていきます。商用サービスを通じて使っている場合は、APIの料金も気になってきます。たくさん使えば便利になる一方で、お財布にはそれなりの負担がかかるという現実があります。
そこで関心が高まってくるのが「プロンプト圧縮」です。なるべく短く、でも大事な情報はちゃんと残す。そんなバランスをうまく取れれば、性能を落とさずにコストを抑えられるかもしれません。これまでにも要約や質問応答といったタスクで、圧縮プロンプトの性能が評価されてきました。
ただ、まだ分かっていない部分もあります。たとえば、圧縮によってモデルの汎化能力や幻覚的な誤答がどう変わるのかは、きちんと調べられていません。画像とテキストを組み合わせたマルチモーダルな使い方にも、あまり適用されていないのが現状です。そもそもプロンプトを作るときに、どの情報を削っても大丈夫なのか、という素朴な疑問にも明確な答えは出ていません。
今回の記事は、こうした疑問に正面から向き合った試みを紹介します。いろいろなタスクを使いながら、プロンプト圧縮がモデルの出力にどんな影響を与えるのかを整理します。プロンプトに関心がある方にとってはヒントが見つかる内容になっています。
