論文の概要: SparseVLM: Visual Token Sparsification for Efficient Vision-Language Model Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04417v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 15:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:00:46.475152
• Title: SparseVLM: Visual Token Sparsification for Efficient Vision-Language Model Inference
• Title（参考訳）: SparseVLM: 効率的な視覚・言語モデル推論のための視覚トークンスカラー化
• Authors: Yuan Zhang, Chun-Kai Fan, Junpeng Ma, Wenzhao Zheng, Tao Huang, Kuan Cheng, Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)では、視覚トークンは通常かなりの計算オーバーヘッドを消費する。 本稿では、余分なパラメータや微調整コストを伴わずに、SparseVLMと呼ばれる効率的なトレーニングフリートークン最適化機構を提案する。 実験結果から,SparseVLMは画像理解タスクや映像理解タスクにおいて,様々なVLMの効率を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.11612407862277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In vision-language models (VLMs), visual tokens usually consume a significant amount of computational overhead, despite their sparser information density compared to text tokens. To address this, most existing methods learn a network to prune redundant visual tokens and require additional training data. Differently, we propose an efficient training-free token optimization mechanism dubbed SparseVLM without extra parameters or fine-tuning costs. Concretely, given that visual tokens complement text tokens in VLMs for linguistic reasoning, we select visual-relevant text tokens to rate the significance of vision tokens within the self-attention matrix extracted from the VLMs. Then we progressively prune irrelevant tokens. To maximize sparsity while retaining essential information, we introduce a rank-based strategy to adaptively determine the sparsification ratio for each layer, alongside a token recycling method that compresses pruned tokens into more compact representations. Experimental results show that our SparseVLM improves the efficiency of various VLMs across a range of image and video understanding tasks. In particular, LLaVA equipped with SparseVLM reduces 61% to 67% FLOPs with a compression ratio of 78% while maintaining 93% of the accuracy. Our code is available at https://github.com/Gumpest/SparseVLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)では、視覚トークンはテキストトークンに比べてスペーサー情報密度が高いにもかかわらず、通常かなりの計算オーバーヘッドを消費する。 これを解決するために、既存のほとんどのメソッドは、冗長なビジュアルトークンを実行し、追加のトレーニングデータを必要とするネットワークを学習する。 そこで本研究では,SparseVLMと呼ばれる学習不要なトークン最適化機構について,パラメータや微調整コストを伴わずに提案する。 具体的には,視覚トークンが言語推論のためにVLMのテキストトークンを補完することを考えると,VLMから抽出した自己認識行列内の視覚トークンの意義を評価するために,視覚関連テキストトークンを選択する。 そして、無関係なトークンを徐々に引き起こします。 そこで本研究では,各層におけるスカラー化率を適応的に決定するランクベース戦略を導入するとともに,よりコンパクトな表現にプルーンドトークンを圧縮するトークンリサイクル手法を提案する。 実験結果から,SparseVLMは画像理解タスクや映像理解タスクにおいて,様々なVLMの効率を向上することが示された。 特に、SparseVLMを搭載したLLaVAは、精度の93%を維持しながら、圧縮比78%で61%から67%のFLOPを削減した。 私たちのコードはhttps://github.com/Gumpest/SparseVLMsで利用可能です。

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