面向多模态大语言模型的无学习令牌压缩

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内容提要

本文提出了一种新的无学习令牌压缩方法,旨在降低视觉-语言模型的计算成本和推理时间。该方法通过空间和时间维度的压缩,显著提升了模型的推理效率,实验结果在视频问答任务中表现突出。

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关键要点

  • 提出了一种新的无学习令牌压缩方法
  • 旨在降低视觉-语言模型的计算成本和推理时间
  • 通过空间和时间维度的压缩提升模型推理效率
  • 实验结果在视频问答任务中表现突出
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