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LV Pruning: An Effective and Simple Language-Guided Vision Token Pruning Method for Multi-Modal 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
本研究提出了一种名为语言引导视觉令牌修剪（LVPruning）的方法，旨在减少多模态大型语言模型的计算负担。该方法通过评估视觉令牌的重要性，能够将视觉令牌数量减少至多90%，仅导致约0.45%的性能损失，显示出良好的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为语言引导视觉令牌修剪（LVPruning）的方法，旨在减少多模态大型语言模型的计算负担。
- LVPruning通过评估视觉令牌的重要性，能够将视觉令牌数量减少至多90%。
- 该方法仅导致约0.45%的性能损失，显示出良好的应用潜力。
- 多模态大型语言模型（MLLMs）在整合视觉和文本模态方面取得了显著成功，但由于处理的视觉令牌数量庞大，导致计算开销显著。
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