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PLPHP：用于高效大型视觉语言模型的每层每头视觉标记修剪
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法——每层每头视觉标记修剪（PLPHP），旨在提高大型视觉语言模型的推理效率。该方法通过动态调整视觉标记保留率，显著提升解码速度18%，减少缓存大小，同时保持较小的性能损失。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法——每层每头视觉标记修剪（PLPHP）。
- 该方法旨在提高大型视觉语言模型的推理效率。
- PLPHP通过动态调整每层的视觉标记保留率和在注意力头级别进行修剪。
- 实验结果显示，解码速度提高了18%，同时减少了缓存大小。
- 该方法在保持较小性能损失的情况下显著提升了解码速度。
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