PromptShrink: «беспощадное» сжатие промптов для локальных LLM без потери смысла

Контекст закончился. Опять

Запускаешь Llama 3.2 70B на своём ПК, пишешь красивый, детальный промпт на 500 токенов, а модель отвечает: «Контекстное окно переполнено». Знакомо? Локальные LLM в 2026 году мощнее, но их ахиллесова пята — та же. Ограниченная память. 4K, 8K, даже 32K токенов съедаются документами, историей чата и вашими же многословными инструкциями. Типичная ошибка новичка — пытаться впихнуть невпихуемое.

Ручная чистка промпта — это медитативное занятие для тех, у кого слишком много свободного времени. Удаляешь слова, переписываешь, теряешь смысл, злишься. PromptShrink решает это радикально. Он не «оптимизирует». Он сжимает. Безжалостно.

Как работает эта «дробилка» для текста

Забудьте про удаление стоп-слов или лемматизацию. PromptShrink — это не NLP-библиотека. Под капотом — маленькая модель-критик (на основе Qwen2.5-Coder-1.5B), которая учится отличать шум от сигнала. Она не считает слова. Она оценивает вклад каждого фрагмента в конечную задачу LLM.

Алгоритм (если упрощённо):
1. Разбивает промпт на семантические сегменты.
2. Для каждого сегмента предсказывает, насколько его удаление повлияет на ответ целевой модели (той, для которой готовится промпт).
3. Удаляет сегменты с наименьшим прогнозируемым impact.
4. Повторяет, пока не достигнет целевого размера или порога «безопасности».

Звучит умно. На практике это выглядит как текст после встречи с редактором-садистом. Но работает.

Что может PromptShrink 2.1 прямо сейчас

• Агрессивное сжатие: Уменьшает длину промпта на 40-70% без значительной потери качества ответа (по заявлениям авторов).
• Целевая настройка: Можно указать, для какой модели готовится промпт (Llama 3.2, Command R+, Mistral NeMo). Алгоритм подстраивается под её «стиль» понимания.
• Режимы работы: «Быстрый» (эвристики), «Точный» (с запуском модели-критика), «Технический» (щадящий для кода и формул).
• API и CLI: Интеграция в пайплайны. Python-пакет обновлён 2 недели назад.
• Оценка качества: После сжатия показывает метрики — предсказанную точность и уверенность.

Сравнение: против кого выходит на ринг PromptShrink

Есть альтернативы? Почти нет. Это узкая, но критичная ниша.

Вывод? Если вам нужно быстро «похудеть» конкретному промпту для уже работающего пайплайна — альтернатив PromptShrink нет. Если же проблема в модели в целом, смотрите в сторону выбора более компактной LLM.

Живой пример: до и после «казни»

Возьмём типичный промпт для анализа кода.

1 Исходный промпт (многословный)

Привет! Можешь помочь мне с кодом на Python? У меня есть вот такая функция, и я не уверен, что она работает правильно, особенно в части обработки ошибок. Можешь её проанализировать, найти потенциальные баги и предложить, как её можно улучшить с точки зрения производительности и читаемости? Вот код функции:

def process_data(input_list, threshold=10):
    """Обрабатывает список чисел."""
    result = []
    for item in input_list:
        try:
            if item > threshold:
                transformed = item * 2
                result.append(transformed)
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка: {e}")
    return result

Спасибо большое заранее!

2 После PromptShrink (режим «Технический»)

Проанализируй функцию на Python на баги, производительность, читаемость. Код:
def process_data(input_list, threshold=10):
    result = []
    for item in input_list:
        try:
            if item > threshold:
                transformed = item * 2
                result.append(transformed)
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка: {e}")
    return result

Убрано 65 токенов. Суть задачи сохранена. Вежливость и контекст («помоги», «не уверен») — выброшены. LLM получит чёткую инструкцию. Для сложного кода с длинным контекстом такая экономия — спасение.

Кому срочно нужен PromptShrink (а кому лучше обойти стороной)

Берите, если:

• Запускаете локальные модели с ограниченным контекстом (например, на старом железе под Linux).
• Работаете в RAG-системах, где в контекст нужно впихнуть и документ, и инструкцию, и историю.
• Автоматизируете генерацию промптов — инструмент впишется в пайплайн перед отправкой в LLM.
• Тестируете модели и хотите устранить вариативность из-за многословия промптов.

Не тратьте время, если:

• Работаете только с облачными GPT-5o или Claude 3.7 — у них контекст гигантский, цена за токен низкая.
• Ваши промпты уже лаконичные (менее 100 токенов). Выигрыш будет мизерным.
• Критически важна каждая эмоциональная или стилистическая нюансировка. PromptShrink выжмет всё, оставив голые факты.
• Боитесь, что сжатый промпт случайно раскроет чувствительные данные из-за агрессивного удаления «лишнего».

Что дальше? Прогноз на 2027

PromptShrink — симптом. Симптом того, что мы упёрлись в ограничения железа и архитектуры трансформеров. К 2027 году, я ставлю на то, что появятся две тенденции:

1. Встроенная оптимизация промптов в рантаймах. Инструменты типа Ollama или llama.cpp будут принимать сырой промпт, а внутри автоматически сжимать его перед подачей в модель. Пользователь даже не узнает.
2. Обратная реакция — модели, любящие детали. Появятся специализированные LLM, которые дают более точные ответы на многословные, «человеческие» промпты. И тогда инструменты для сжатия придётся учить сохранять не только смысл, но и тон.

А пока что совет неочевидный: используйте PromptShrink не только для экономии токенов. Используйте его как зеркало. Загрузите свой типичный промпт, посмотрите, что алгоритм счёл «мусором». Вы удивитесь, сколько там воды. Это лучший тренинг по написанию эффективных инструкций для ИИ. Иногда нужно увидеть свой текст, выпотрошенный до костей, чтобы научиться говорить чётко.