プロンプト圧縮の性能は、言語モデルのアーキテクチャやパラメータ数によって異なる影響を受けます。一般的に、大規模な言語モデルは膨大なパラメータ数を持ち、複雑なアーキテクチャを有しています。このような大規模なモデルでは、プロンプト圧縮によって重要な情報を効果的に抽出し、モデルの推論速度を向上させることが期待されます。一方、小規模な言語モデルでは、プロンプト圧縮によって情報の損失が生じる可能性があります。したがって、言語モデルのアーキテクチャやパラメータ数に応じて、プロンプト圧縮の効果や性能には違いが現れることが考えられます。