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Dansk(DA) BtsPruner: Role-Aware Visual Token Pruning for Large Vision-Language Models

新方法剪枝 LVLM 中的视觉令牌以提高效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了新的方法来剪枝大型视觉语言模型（LVLM）中的视觉令牌，在不显著损失性能的情况下显著降低了计算成本。第一种方法 BtsPruner 在视觉编码过程中识别令牌角色，并有选择地保留互补的局部和全局信息。第二种方法 RI-Prune 专门针对多图像 LVLM，通过使用关系和信息感知，超越了在多图像场景中被证明无效的基于注意力的显著性。这两种技术都展示了在各种 LVLM 架构中提高效率和保留性能。 AI

影响 这些剪枝技术可以显著降低推理成本，并实现更广泛的复杂视觉语言模型的部署。

排序理由 两篇研究论文介绍了用于剪枝大型视觉语言模型中视觉令牌的新颖方法。

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报道来源 [2]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 Dansk(DA) ·

    BtsPruner：面向大型视觉语言模型的角色感知视觉令牌剪枝

    Large Vision-Language Models (LVLMs) often process hundreds or thousands of visual tokens, resulting in substantial computational and memory overhead during inference. Existing training-free pruning methods typically estimate token importance using language-model attention, visua…

  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Dongjin Lee, Eunju Lee, Jinhee Jang, Yoonji Lee, Youngbin Kim ·

    RI-Prune：面向多图像视觉语言模型的关系与信息感知视觉令牌剪枝

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