論文の概要: PAR: Prompt-Aware Token Reduction Method for Efficient Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07278v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 08:43:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 21:01:15.786169
• Title: PAR: Prompt-Aware Token Reduction Method for Efficient Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: PAR:効率的な大規模マルチモーダルモデルのためのプロンプト対応トークン削減手法
• Authors: Yingen Liu, Fan Wu, Ruihui Li, Zhuo Tang, Kenli Li,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的タスクにまたがる強力なパフォーマンスを示す。 しかし、それらの効率は、マルチモーダル入力で長いコンテキストを処理することによる計算とメモリの要求によって妨げられている。 PAR(Prompt-Aware Token Reduction)は,モデルの性能を損なうことなく,視覚トークンを効率よく削減する新しい,プラグアンドプレイ方式である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.33892531885448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) demonstrate strong performance across visual tasks, but their efficiency is hindered by significant computational and memory demands from processing long contexts in multimodal inputs. To address this, we introduce PAR (Prompt-Aware Token Reduction), a novel and plug-and-play approach that reduces visual tokens efficiently without compromising model performance. Unlike previous methods that rely heavily on attention mechanisms and overlooking cross-modal interactions , we uses a prompt-aware strategy to adpative identify and cluster essential visual tokens. PAR categorizes visual context redundancy into two types: external and internal. External redundancy is minimized through semantic retrieval, while internal redundancy is addressed using a token routing mechanism. This method substantially reduces computational load without requiring additional training or complex architectural modifications. \textbf{Experimental results demonstrate that across various visual question answering tasks, PAR reduces FLOPs by 83\% with a compression ratio of 89\%, while retaining 97\% of baseline accuracy.} The adaptive design of PAR achieves a 2x token reduction ratio compared to prior approaches, enabling a better balance between performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は視覚的タスク間で高い性能を示すが、その効率はマルチモーダル入力で長いコンテキストを処理することによる計算とメモリの要求によって妨げられる。 これを解決するためにPAR(Prompt-Aware Token Reduction)を導入し、モデル性能を損なうことなく視覚トークンを効率よく削減する。 注意機構やモーダル間相互作用に大きく依存する従来の手法とは違って,我々はアクセシブ・アウェア・ストラテジーを用いて,重要な視覚トークンの同定とクラスタ化を行っている。 PARは視覚的コンテキスト冗長性を、外部と内部の2つのタイプに分類する。 外部冗長性はセマンティック検索によって最小化され、内部冗長性はトークンルーティング機構を用いて対処される。 この方法は、追加のトレーニングや複雑なアーキテクチャ変更を必要とせずに、計算負荷を大幅に削減する。 \textbf{experimental results showed that various visual questioning tasks, PAR reduces FLOPs by 883\% with a compression ratio 89\%, holding 97\% of baseline accuracy。 } PARの適応設計は,従来の手法に比べて2倍のトークン削減率を実現し,性能と効率のバランスが良くなった。

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