论文笔记:Treat Visual Tokens as Text? But Your MLLM Only Needs Fewer Efforts to See
2024 10月的arxiv
1 主要idea
- 针对多模态大模型(如LLaVA),提出了一系列高效的剪枝策略
- 在显著降低计算开销(多达 88%)的同时,保持了模型在多模态任务中的性能表现

2 目前的问题
- 与文本 token 相比,视觉 token 的数量往往更为庞大
- 在 LLaVA 模型中,处理一张图像涉及超过 500 个视觉 token,而对应的文本 token 只有数十个
- ——>计算效率低下
- ——>视觉数据固有的空间稀疏性导致许多计算是冗余的
- 大部分视觉 token 之间的交互权重很低,仅有邻近 token 之间的交互是关键

- 在深层模型中,视觉 token 对文本生成的影响逐渐减弱

- 在 LLaVA 模型中,处理一张图像涉及超过 500 个视觉 token,而对应的文本 token 只有数十个
- 目前的优化策略通常以牺牲模型性能为代价
- ——>如何在保持性能的同时显著降低计算复杂度,仍是一个急需解决的
3 论文方法

4 实验

效果没怎么降,FLOP降多了
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