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RESEARCH · CL_49714 · May 19 · 15:55

SEATS 方法通过修剪音视频 Token 削减大语言模型计算量

研究人员开发了一种名为 SEATS 的新方法，以提高全模态大语言模型（om-LLMs）的效率。SEATS 在模型的各个层中修剪冗余的音视频 Token，并根据跨模态融合自适应地调整 Token 选择过程。这种方法在保持高性能的同时，显著降低了计算负荷并加快了推理速度。