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Cen-Prune

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  1. TOOL · CL_228882 ·

    新的Cen-Prune方法通过优化视觉令牌剪枝来提高LVLM效率

    研究人员开发了一种名为Cen-Prune的新方法,通过优化视觉令牌(visual tokens)的剪枝方式来提高大型视觉语言模型(LVLM)的效率。标准的基于多样性的剪枝依赖于余弦相似度,但原始视觉令牌的相似度过于集中,难以有效地区分冗余令牌。在计算相似度之前对令牌特征进行中心化可以揭示更丰富的结构,但会因丢失全局独特令牌的信息而降低性能。Cen-Prune通过使用中心化余弦相似度来衡量多样性,同时保留原始空间的独特性,从而在各种基准…