論文の概要: FOLDER: Accelerating Multi-modal Large Language Models with Enhanced Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02430v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 03:28:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:22.051590
• Title: FOLDER: Accelerating Multi-modal Large Language Models with Enhanced Performance
• Title（参考訳）: FOLDER: パフォーマンス向上によるマルチモーダル大規模言語モデルの高速化
• Authors: Haicheng Wang, Zhemeng Yu, Gabriele Spadaro, Chen Ju, Victor Quétu, Enzo Tartaglione,
• Abstract要約: 視覚トークン列の長さを削減するために設計された,シンプルで効果的なプラグアンドプレイモジュールであるFOLDERを紹介する。 我々は、異なる還元戦略によってもたらされた情報損失を分析し、視覚的冗長性を取り除きながら鍵情報を保存するFOLDERを開発した。 FOLDERは、オリジナルのモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成すると同時に、最大70%のビジュアルトークンを削除することで、複雑さを劇的に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.889590793589825
• License:
• Abstract: Recently, Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have shown remarkable effectiveness for multi-modal tasks due to their abilities to generate and understand cross-modal data. However, processing long sequences of visual tokens extracted from visual backbones poses a challenge for deployment in real-time applications. To address this issue, we introduce FOLDER, a simple yet effective plug-and-play module designed to reduce the length of the visual token sequence, mitigating both computational and memory demands during training and inference. Through a comprehensive analysis of the token reduction process, we analyze the information loss introduced by different reduction strategies and develop FOLDER to preserve key information while removing visual redundancy. We showcase the effectiveness of FOLDER by integrating it into the visual backbone of several MLLMs, significantly accelerating the inference phase. Furthermore, we evaluate its utility as a training accelerator or even performance booster for MLLMs. In both contexts, FOLDER achieves comparable or even better performance than the original models, while dramatically reducing complexity by removing up to 70% of visual tokens.
• Abstract（参考訳）: 近年,多モーダル大規模言語モデル (MLLM) は,多モーダルデータの生成・理解能力から,多モーダルタスクに対して顕著な効果を示した。 しかしながら、視覚的バックボーンから抽出された視覚トークンの長いシーケンスを処理することは、リアルタイムアプリケーションにデプロイする上での課題である。 この問題に対処するために、FOLDERは、ビジュアルトークンシーケンスの長さを減らし、トレーニングと推論中に計算とメモリの要求を緩和する、シンプルで効果的なプラグアンドプレイモジュールである。 トークン還元プロセスの包括的解析を通じて,異なる還元戦略によって導入された情報損失を分析し,視覚的冗長性を取り除きキー情報を保存するFOLDERを開発した。 いくつかのMLLMの視覚的バックボーンにFOLDERを組み込むことにより、推論フェーズを大幅に加速させることにより、FOLDERの有効性を示す。 さらに,MLLMのトレーニング・アクセラレータやパフォーマンス・ブースターとしての有用性を評価した。 どちらの文脈でも、FOLDERはオリジナルのモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成すると同時に、最大70%のビジュアルトークンを削除することで、複雑さを劇的に低減します。

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