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Adapt and Prune: Fast and Training-Free Pruning of Visual Tokens in Multimodal Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了FitPrune方法，解决了多模态大型语言模型中视觉标记冗余和计算负担过重的问题。实验证明，该方法能够显著减少计算复杂度，同时保持高性能。
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关键要点
- 本研究提出了FitPrune方法，解决了多模态大型语言模型中的视觉标记冗余和计算负担过重的问题。
- FitPrune方法通过统计分析快速生成修剪方案，显著减少计算复杂度。
- 实验结果表明，该方法在不显著损失准确度的情况下，能够减少多达54.9%的计算量。
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