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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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关键要点
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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的推理效率。
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GlobalCom$^2$专为处理高分辨率图像的多模态大语言模型设计。
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该方法通过将缩略图中提取的令牌视为整个压缩过程的“指挥官”，有效优化保留比率。
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GlobalCom$^2$能够消除冗余令牌，并适应性地保留重要细节。
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实验结果表明，GlobalCom$^2$在性能与效率之间取得了最佳平衡，超越了现有的压缩方法。
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