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Budget-Deterministic Pruning

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  1. TOOL · CL_326984 ·

    LearnPrunerV2通过可学习Token剪枝提升视觉语言模型效率

    研究人员开发了LearnPrunerV2，一种用于视觉语言模型（VLMs）中渐进式剪枝Token的新方法，以降低计算开销。这种新方法将可学习模块集成到VLMs的每一层，通过结合视觉显著性和查询相关性来评估Token的重要性。LearnPrunerV2还引入了一种预算确定性剪枝策略，用于实现每层硬件友好的固定预算。实验表明，LearnPrunerV2在LLaVA-v1.5上显著优于现有方法，在剪枝77.8%的视觉Token的同时，达到了…