LLMLingua2 https://arxiv.org/pdf/2403.12968是LLMLingua的改进版本。我们知道
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LLMLingua需要用小模型压缩，模型太小不一定能保证性能，模型太大耗费时间又太长。这个方法理论上可以，但实际上不是很方便用。很难选择到合适的小模型。
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小模型压缩后的prompt在不同系列的大模型不一定能识别的准。
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信息熵不一定是最好的压缩度量指标，比如胡乱的语句信息熵很高，但是确是无效错误的信息，通用模型压缩效果肯定不如专门训练的压缩模型效果好。
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如何实现更高的压缩率，更强的通用性就是值得研究的问题。
1. 核心实现要点
基于上述的优化点，微软研究团队专门训练一个压缩的模型进行prompt 的compress，优化初版的LLMLingua,框架图如下：
- 数据蒸馏。在MeetingBank数据集上，借助GPT-4，构建严格的指令，指示GPT-4压缩文本，只丢弃原始文本中不重要的单词，并且在生成过程中不添加任何新单词，符号，保持原有的顺序，尽可能的短，得到prompt的压缩数据。从而构建一个压缩数据集。
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对于长上下文，GPT-4倾向于大幅压缩（估计和GPT-4处理长上下文的能力有限），容易丢失关键信息。因此将超长上下文分割成短上下文（比如512长），分段压缩+合并，其实就是map reduce 的方法。这样子获取得到长prompt的压缩数据。
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对原始的prompt数据和GPT4 压缩得到的prompt 进行数据标注，得到每一个token是不是preserve or discard的标签。简单的来讲就是在原始prompt中查找是不是找到了压缩prompt 中的token, 是则标签就是true(preserve), 否则标签就是fasle(discard)。
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使用transformer encoder架构作为分类模型的基础模型(multilingual-BERT)，在最后一层加上一个线性分类层，对原始的prompt 进行编码，然后训练，
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训练的结果就是可以得到原始prompt中的每一个token的标签｛preserve , discard}的概率。
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根据原始prompt和压缩后的prompt作为数据对，训练压缩模型。loss函数为预测结果和压缩prompt的交叉熵, 交叉熵特别适合应用在分类问题，可以衡量两个概率分布之间的差异。
- 通过这样子训练出来的压缩模型就巧妙的将一个prompt中的每一个token转换为二分类问题，把分类结果是preserve的token 保留，就是压缩的结果。
