論文の概要: Efficient Vision-Language Models by Summarizing Visual Tokens into Compact Registers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14072v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 22:45:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:25.636962
• Title: Efficient Vision-Language Models by Summarizing Visual Tokens into Compact Registers
• Title（参考訳）: 視覚トークンをコンパクトレジスタに要約した効率的な視覚言語モデル
• Authors: Yuxin Wen, Qingqing Cao, Qichen Fu, Sachin Mehta, Mahyar Najibi,
• Abstract要約: 本稿では,より小さなレジスタトークン集合に要約することで,視覚トークンの数を削減できる手法を提案する。 ビクターは4%未満の精度低下を示し、トレーニング時間を43%削減し、推論スループットを3.3倍に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.167072183575925
• License:
• Abstract: Recent advancements in vision-language models (VLMs) have expanded their potential for real-world applications, enabling these models to perform complex reasoning on images. In the widely used fully autoregressive transformer-based models like LLaVA, projected visual tokens are prepended to textual tokens. Oftentimes, visual tokens are significantly more than prompt tokens, resulting in increased computational overhead during both training and inference. In this paper, we propose Visual Compact Token Registers (Victor), a method that reduces the number of visual tokens by summarizing them into a smaller set of register tokens. Victor adds a few learnable register tokens after the visual tokens and summarizes the visual information into these registers using the first few layers in the language tower of VLMs. After these few layers, all visual tokens are discarded, significantly improving computational efficiency for both training and inference. Notably, our method is easy to implement and requires a small number of new trainable parameters with minimal impact on model performance. In our experiment, with merely 8 visual registers--about 1% of the original tokens--Victor shows less than a 4% accuracy drop while reducing the total training time by 43% and boosting the inference throughput by 3.3X.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、実世界の応用の可能性を広げ、これらのモデルが画像上で複雑な推論を行うことを可能にする。 LLaVAのような広く使われている完全自己回帰型トランスフォーマーモデルでは、投影された視覚トークンはテキストトークンに前向きである。 多くの場合、視覚トークンはプロンプトトークンよりもはるかに多く、トレーニングと推論の間に計算オーバーヘッドが増加する。 本稿では,より小さなレジスタトークン集合に要約することで,視覚トークンの数を削減できるVisual Compact Token Registers (Victor)を提案する。 Victorは、ビジュアルトークンの後にいくつかの学習可能なレジスタトークンを追加し、VLMの言語タワーの最初のいくつかのレイヤを使用して、これらのレジスタに視覚情報を要約する。 これらの数層の後、全ての視覚トークンは破棄され、トレーニングと推論の両方の計算効率が大幅に向上する。 特に,本手法は実装が容易で,モデルの性能に最小限の影響を伴って,少数の新しいトレーニング可能なパラメータを必要とする。 実験では,8個のビジュアルレジスタ(元のトークンの約1%)で4%未満の精度低下を示し,トレーニング時間を43%削減し,推論スループットを3.3倍に向上させた。

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