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RESEARCH · CL_165240 · Jul 27 · 04:00

新方法剪枝视觉令牌以实现高效MLLM推理 · 跟踪4个来源

研究人员开发了多种新方法来高效剪枝多模态大语言模型（MLLM）的视觉令牌，旨在降低推理成本和延迟。LAST框架利用最后一个查询令牌的注意力来指导剪枝，无需访问云端模型，即可在将令牌数量减少87.5%的同时保留94.5%的准确率。SFPruner将剪枝重新构建为单次前向传播，将Qwen2.5-VL的令牌选择时间从112.4毫秒显著缩短至2.5毫秒。SPARE是另一种方法，将剪枝视为子空间重建，通过最小化重建误差并纳入“反相关性”标准，在…