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title: Soft Prompt Compression
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

> Soft prompt compression은 긴 자연어 컨텍스트를 학습 가능한 가상 토큰(소프트 프롬프트)으로 압축해, 추론 시 토큰 비용을 줄이면서 정보 손실을 최소화하는 기법이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

**추출된 패턴:** 자연어 토큰 → 임베딩 공간의 연속 벡터로 압축하면, 정보 밀도는 높지만 인간 해석성은 잃음 ("black-box prompt").

**세부 내용:**
- **GIST tokens**: 긴 instruction을 소수 게이트 토큰으로 증류.
- **AutoCompressors**: LLM이 자기 출력을 누적 압축.
- **Prefix tuning과의 차이**: 전자는 입력 압축, 후자는 태스크 적응.
- **활용**: API 비용 절감, RAG 컨텍스트 압축, 에이전트 메모리.
- **한계**: 압축률↑ 시 OOD 일반화 저하.

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** draft
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음

## 🔗 지식 연결 (Graph)

- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
- **Raw Source:** 직접 입력

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |