BriefGPT - AI 论文速递
·
Stop Looking for Important Tokens in Multimodal Language Models: Duplication Matters More
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种新的视角，针对多模态大语言模型中视觉标记的计算开销问题。通过DART修剪方法，能够在信息损失较少的情况下显著加快处理速度，实验表明DART可修剪88.9%的视觉标记并提升速度。
🎯
关键要点
- 本研究提出了一种新的视角，针对多模态大语言模型中视觉标记导致的计算开销问题。
- 传统的重要性标准不适合决定标记的修剪，提出了基于标记重复性的修剪方法DART。
- DART方法能够在信息损失较少的情况下，显著加快处理速度。
- 实验结果表明，DART可以修剪88.9%的视觉标记，并提升处理速度而不损失性能。
➡️
