論文の概要: Sparsity Meets Similarity: Leveraging Long-Tail Distribution for Dynamic Optimized Token Representation in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01162v2
• Date: Wed, 12 Feb 2025 04:35:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.627385
• Title: Sparsity Meets Similarity: Leveraging Long-Tail Distribution for Dynamic Optimized Token Representation in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: Sparsity Meets similarity: Leveraging Long-Tail Distribution for Dynamictimized Token Representation in Multimodal Large Language Models
• Authors: Gaotong Yu, Yi Chen, Jian Xu,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MM-LLM)は様々なタスクで大きな成功を収めた。 主な計算負担は、処理されたテキストと視覚トークンから生じる。 視覚的CLSトークン類似度曲線の屈折点を同定する動的プルーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.467840081978855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, multimodal large language models (MM-LLMs) have achieved significant success in various tasks, but their high computational costs limit widespread application. The main computational burden arises from processing concatenated text and visual tokens in the LLM layer, where input token length directly affects efficiency. Our analysis of visual tokens reveals that their similarity to the CLS token follows a long-tail distribution, with only a few showing high similarity. To address this, we propose a dynamic pruning algorithm that identifies the inflection point in the visual CLS token similarity curve, enabling effective trimming of visual markers to accelerate model performance. Additionally, we perform a second round of pruning in the LLM layer, filtering out low-correlation tokens through the interaction between visual and textual features. Experimental results demonstrate that our method achieves performance comparable to the original while utilizing only 22% of the original token quantity. Our source code will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 近年,多モーダル大規模言語モデル (MM-LLM) は様々なタスクにおいて大きな成功を収めているが,計算コストが高いため適用範囲が限られている。 主な計算負担は、入力トークン長が直接効率に影響を与えるLLM層における連結テキストと視覚トークンの処理から生じる。 視覚的トークンの解析により,CRSトークンとの類似性が長いテール分布に従うことが明らかとなった。 そこで本稿では,視覚的CLSトークン類似度曲線の屈折点を同定する動的プルーニングアルゴリズムを提案する。 さらに,LLM層における第2ラウンドのプルーニングを行い,視覚的特徴とテキスト的特徴の相互作用を通じて低相関トークンをフィルタリングする。 実験の結果,元のトークン量の22%しか利用せず,元のトークンに匹敵する性能を達成できた。 私たちのソースコードは受け入れ次第公開します。

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