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微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源

发布日期：2026-01-11 17:25:58 浏览次数： 1533

作者：AI与安全

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每个使用大型语言模型的开发人员最终都会面临同样的挑战。

提示信息越来越长，模型运行速度越来越慢，API费用越来越高。并且还会出现超限的情况，导致程序无法运行。

无论你是构建检索增强生成(RAG) 系统还是构建能够记住过去对话的聊天机器人，每个额外的令牌都会增加成本和延迟。

微软悄悄地推出了一项修复方案，该方案名为LLMLingua，有完整开源。它会在将提示信息发送给模型之前对其进行压缩，仅保留最重要的信息。这样可以加快响应速度，降低成本，并更容易地扩展生命周期管理（LLM）的规模。

什么是 LLMLingua

LLMLingua 是微软研究院提出的一套提示词压缩（Prompt Compression）技术与开源实现框架，用于提升大型语言模型（LLM）在处理长上下文时的推理速度、降低成本同时保留关键信息。

它的主要目标是：

从冗长的 prompt 中提取关键语义信息；
去掉不重要或冗余内容；
将压缩后的 prompt 输入到大模型（如 GPT-4）里；
在多种任务中，实现显著减少 tokens 数量、加速推理、保持准确性。

根据官方论文，LLMLingua 能做到约 20× 的压缩比而性能损失很小。

LLMLingua系列技术演进

关于LLMLingua，有三篇论文展示了提示压缩技术的逐步演进：

1. LLMLingua (EMNLP 2023)

首个系统性的提示压缩方法，提出粗到细(coarse-to-fine)的三层压缩框架。

核心方法：

使用小型语言模型（如LLaMA-7B）计算每个token的困惑度，困惑度低的token被认为是冗余的，可以删除
采用三步压缩策略：①预算控制器分配压缩比例 ②粗粒度筛选段落/示例 ③细粒度迭代删除token
通过指令微调使压缩模型与目标大模型的语言分布对齐，确保压缩后的文本仍能被目标模型理解

2. LongLLMLingua (ACL 2024)

专门针对长文档场景，解决大模型的"中间遗失"问题（模型容易忽略位于中间位置的信息）。

关键创新：

问题感知压缩：根据用户问题动态调整压缩策略，与问题相关的部分保留更多内容
文档重排序：将重要信息移动到开头和结尾位置，避免被模型忽略
动态预算分配：不再均匀压缩，而是根据内容重要性动态分配压缩率
仍使用因果语言模型计算重要性，但加入了更智能的压缩策略

3. LLMLingua-2 (ACL Findings 2024)

从根本上改变压缩方法，从信息论方法转向机器学习方法。

核心突破：

范式转变：不再用语言模型计算困惑度，而是训练一个专门的分类器来判断每个token是否应该保留
数据蒸馏：使用GPT-4压缩大量文本作为训练数据，让小模型学习GPT-4的压缩能力
双向理解：使用BERT类编码器（如XLM-RoBERTa）替代单向的因果语言模型，可以同时看到token的前后文信息
效率提升：模型参数量从7B降至340M（缩小20倍），压缩速度提升3-6倍，但压缩效果相当甚至更好
任务无关：一个模型可以处理各种不同类型的压缩任务，无需针对特定场景调优

LLMLingua-2 使用专用的模型，相关的模型已经开源

4. 应用于安全的SecurityLingua

这个技术不仅可以用于提示词压缩，还可用于防止提示词注入的安全任务，见论文

SecurityLingua：通过安全感知提示压缩有效防御LLM越狱攻击（CoLM 2025）https://openreview.net/forum?id=tybbSo6wba

基于该论文，SecurityLingua是LLMLingua技术在LLM安全领域的创新应用，专门用于防御越狱攻击。

SecurityLingua将提示压缩技术巧妙地转化为安全防御工具：

核心洞察：越狱提示包含大量噪声token来混淆模型
压缩效果：通过压缩可以剥离这些噪声，暴露真实意图
双路输出：
原始提示保持不变（用户体验一致）
提取的意图通过系统提示传递给LLM

使用方法及效果

使用很简单。该库已发布在 PyPI 上，开箱即用。

pip install  llmlingua

安装完成后，您可以将其导入 Python 以开始压缩提示符。

以下是如何使用 LLMLingua 压缩大型文本提示的方法。

from llmlingua import PromptCompressor# Initialize the compressorllm_lingua = PromptCompressor()# Compress the promptprompt = "Sam bought a dozen boxes, each with 30 highlighter pens inside, for $10 each box..."compressed_prompt = llm_lingua.compress_prompt(prompt, instruction="", question="", target_token=200)print(compressed_prompt)

运行此代码后，您将得到一个类似这样的字典：

{  'compressed_prompt': 'Question: Sam bought a dozen boxes each with 30 highlighter pens...',  'origin_tokens': 2365,  'compressed_tokens': 211,  'ratio': '11.2x',  'saving': 'Saving $0.1 in GPT-4.'}

您还可以根据资源情况加载不同的模型。

# Use a more powerful compression modelllm_lingua = PromptCompressor("microsoft/phi-2")# Or use a quantized model for GPUs with limited memory# Requires: pip install optimum auto-gptqllm_lingua = PromptCompressor("TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GPTQ", model_config={"revision": "main"})