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RESEARCH · CL_50629 · May 25 · 13:36

新剪枝方法MuCRASP可保持VLM推理质量

研究人员开发了MuCRASP，一种新颖的结构化剪枝框架，旨在减小视觉语言模型（VLM）的尺寸，同时不牺牲其链式思考（CoT）推理能力。现有的剪枝方法在处理VLM时存在困难，因为它们对CoT不敏感，并且没有考虑到跨模态激活差异。MuCRASP通过针对推理关键组件和保持跨模态对齐来解决这些问题，在压缩率和推理质量的基准测试中均显示出显著的改进。