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Compression with Global Guidance: Training-free Acceleration of High-Resolution Multimodal Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种名为GlobalCom$^2$的新型令牌压缩方法，旨在提高多模态大语言模型在高分辨率图像处理中的推理效率。该方法通过优化保留比率，消除冗余令牌，适应性地保留重要细节，实验结果表明其在性能与效率之间取得了最佳平衡。

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标签

models 令牌压缩 冗余令牌 多模态大语言模型 推理效率 高分辨率图像
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