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Inference Optimal Visual Language Models Require Only One Visual Token but Larger 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
本研究探讨了视觉语言模型（VLM）在推理中的高延迟问题，提出通过标尺法则优化视觉标记与大语言模型（LLM）参数的平衡。研究表明，使用一个视觉标记和更大的LLM可降低错误率，提高VLM设计的效率。
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关键要点
- 本研究探讨了视觉语言模型（VLM）在推理过程中的高延迟问题。
- 提出通过标尺法则优化视觉标记与大语言模型（LLM）参数之间的平衡。
- 研究发现，使用一个视觉标记和更大的LLM可以降低错误率。
- 目标是使用最符合推理预算的最大LLM，同时将视觉标记数量减少到一个。
- 这一发现有望推动更高效的VLM设计。
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