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MMBench v1.1

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TOOL · CL_180562 · Aug 4 · 04:00

ET-Prune 框架通过动态剪枝视觉令牌优化多模态大语言模型推理

研究人员开发了 ET-Prune，一个新颖的框架，旨在通过动态剪枝视觉令牌来优化多模态大语言模型（MLLMs）的推理成本。与固定的剪枝比例不同，ET-Prune 通过将剪枝视为证据分配来适应富文本输入，识别并保护查询指定的数字或标签等关键信息。该方法将证据不确定性和密度转化为特定于样本的令牌预算，从而在质量-成本权衡方面取得显著改进。在 OCRBench-v2 和 MMBench v1.1 上的评估中，ET-Prune 在剪枝方法中取…