TopV：兼容推理时间优化的快速低内存多模态视觉语言模型的令牌剪枝

该研究解决了视觉语言模型推理过程中高计算资源需求的问题，尤其是在视觉输入令牌的重要性低于文本令牌的情况。通过提出一种优化的令牌剪枝方法TopV，该方法在不依赖注意力得分的情况下进行有效的视觉令牌选择，并与FlashAttention兼容，显著提高了剪枝效率和推理速度。实验结果表明，该方法优于先前的剪枝策略，对提升多模态模型的实际应用具有重要影响。

该研究提出了一种优化的令牌剪枝方法TopV，有效解决了视觉语言模型推理中的高计算资源需求问题，显著提升了剪枝效率和推理速度，对多模态模型应用具有重要意义。

令牌剪枝 内存 多模态模型 推理速度 视觉语言模型 计算资源 语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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