論文の概要: Video Token Sparsification for Efficient Multimodal LLMs in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11182v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 05:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 16:35:30.186054
• Title: Video Token Sparsification for Efficient Multimodal LLMs in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における効率的なマルチモーダルLCMのためのビデオトケスペーシング
• Authors: Yunsheng Ma, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Ziran Wang, Kyungtae Han,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、自律運転システムにおけるシーン理解の促進に顕著な可能性を示している。 1つの大きな制限は、細粒度で長文の視覚情報を取得するのに必要な多数の視覚トークンから生じる。 本稿では,視覚トークンの総数を大幅に削減し,最も有能な情報を保存するためのビデオトークンスペーシフィケーション(VTS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.900979396513687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated remarkable potential for enhancing scene understanding in autonomous driving systems through powerful logical reasoning capabilities. However, the deployment of these models faces significant challenges due to their substantial parameter sizes and computational demands, which often exceed the constraints of onboard computation. One major limitation arises from the large number of visual tokens required to capture fine-grained and long-context visual information, leading to increased latency and memory consumption. To address this issue, we propose Video Token Sparsification (VTS), a novel approach that leverages the inherent redundancy in consecutive video frames to significantly reduce the total number of visual tokens while preserving the most salient information. VTS employs a lightweight CNN-based proposal model to adaptively identify key frames and prune less informative tokens, effectively mitigating hallucinations and increasing inference throughput without compromising performance. We conduct comprehensive experiments on the DRAMA and LingoQA benchmarks, demonstrating the effectiveness of VTS in achieving up to a 33\% improvement in inference throughput and a 28\% reduction in memory usage compared to the baseline without compromising performance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、強力な論理的推論能力を通じて、自律運転システムにおけるシーン理解を強化する重要な可能性を実証している。 しかし、これらのモデルの展開は、かなりのパラメータサイズと計算要求が、しばしばオンボード計算の制約を超えているため、重大な課題に直面している。 1つの大きな制限は、細粒度で長いコンテキストの視覚情報をキャプチャするために必要な大量の視覚トークンから生じ、レイテンシとメモリ消費が増大する。 この問題に対処するために,ビデオトークンスペーシング(VTS)を提案する。これは連続するビデオフレームにおける固有の冗長性を生かし,視覚トークンの総数を大幅に削減し,最も有能な情報を保存する新しい手法である。 VTSは軽量なCNNベースの提案モデルを用いて、キーフレームを適応的に識別し、少ない情報トークンをプーンし、幻覚を効果的に緩和し、性能を損なうことなく推論スループットを向上する。 我々は,DRAMA と LingoQA ベンチマークの総合的な実験を行い,VTS が推論スループットを最大で 33 % 改善し,メモリ使用量を 228 % 削減できることを示す。

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