論文の概要: iLLaVA: An Image is Worth Fewer Than 1/3 Input Tokens in Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06263v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 07:22:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:54:43.054904
• Title: iLLaVA: An Image is Worth Fewer Than 1/3 Input Tokens in Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: iLLaVA:大きなマルチモーダルモデルでは1/3入力トークンよりも画像の方が価値が高い
• Authors: Lianyu Hu, Fanhua Shang, Liang Wan, Wei Feng,
• Abstract要約: iLLaVAは、現在のLVLM(Large Vision-Language Models)にシームレスにデプロイできるシンプルな方法である。 iLLaVAは、冗長トークンを正確で高速なアルゴリズムで発見し、徐々にマージすることでこれを達成している。 単一イメージ、マルチイメージ、ビデオを含むさまざまな領域にわたるタスクにおいて、iLLaVAは一貫して有望な効率で強力な一般化性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.0346607116299
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce iLLaVA, a simple method that can be seamlessly deployed upon current Large Vision-Language Models (LVLMs) to greatly increase the throughput with nearly lossless model performance, without a further requirement to train. iLLaVA achieves this by finding and gradually merging the redundant tokens with an accurate and fast algorithm, which can merge hundreds of tokens within only one step. While some previous methods have explored directly pruning or merging tokens in the inference stage to accelerate models, our method excels in both performance and throughput by two key designs. First, while most previous methods only try to save the computations of Large Language Models (LLMs), our method accelerates the forward pass of both image encoders and LLMs in LVLMs, which both occupy a significant part of time during inference. Second, our method recycles the beneficial information from the pruned tokens into existing tokens, which avoids directly dropping context tokens like previous methods to cause performance loss. iLLaVA can nearly 2$\times$ the throughput, and reduce the memory costs by half with only a 0.2\% - 0.5\% performance drop across models of different scales including 7B, 13B and 34B. On tasks across different domains including single-image, multi-images and videos, iLLaVA demonstrates strong generalizability with consistently promising efficiency. We finally offer abundant visualizations to show the merging processes of iLLaVA in each step, which show insights into the distribution of computing resources in LVLMs. Code is available at https://github.com/hulianyuyy/iLLaVA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のLVLM(Large Vision-Language Models)にシームレスにデプロイ可能な簡単なiLLaVAを提案する。 iLLaVAは、冗長トークンを正確で高速なアルゴリズムに徐々にマージすることによって、これを達成している。 提案手法は,推論段階で直接トークンをプルーニングあるいはマージしてモデルを高速化する手法であるが,本手法は2つのキー設計による性能とスループットの両面で優れている。 まず,従来のほとんどの手法はLLM(Large Language Models)の計算を減らそうとしているが,この手法はLVLMにおける画像エンコーダとLLMの両方の前方通過を高速化する。 第2に,本手法では,既存のトークンにプルーニングされたトークンから有益な情報を再利用することで,従来のメソッドのようなコンテキストトークンを直接削除してパフォーマンス損失を発生させるのを防ぐ。 iLLaVAはスループットを2ドル近く値下げでき、メモリコストは7B、13B、34Bといった異なるスケールのモデルに対して0.2\%から0.5\%のパフォーマンス低下しかありません。 単一イメージ、マルチイメージ、ビデオを含むさまざまな領域にわたるタスクにおいて、iLLaVAは一貫して有望な効率で強力な一般化性を示す。 最終的に、各ステップでiLLaVAのマージプロセスを示すために、豊富な可視化を提供し、LVLMにおけるコンピューティングリソースの分布に関する洞察を示す。 コードはhttps://github.com/hulianyuyy/iLLaVA.comで入手できる。

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