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DivPrune: Diversity-based Visual Token Pruning for Large Multimodal Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DivPrune方法，旨在解决大型多模态模型中视觉标记过多的问题。该方法通过最大化标记多样性来减少冗余，提高模型的代表性。实验结果表明，DivPrune在多个数据集上实现了高准确率，并显著降低了延迟和GPU内存使用。
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关键要点
- DivPrune方法旨在解决大型多模态模型中视觉标记过多的问题。
- 该方法通过最大化标记多样性来减少冗余，提高模型的代表性。
- 实验结果显示，DivPrune在多个数据集上实现了高准确率。
- DivPrune显著降低了推理延迟和GPU内存使用。
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