論文の概要: Compression with Global Guidance: Towards Training-free High-Resolution MLLMs Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05179v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 17:34:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 14:48:02.266725
• Title: Compression with Global Guidance: Towards Training-free High-Resolution MLLMs Acceleration
• Title（参考訳）: グローバルガイダンスによる圧縮 : 学習不要高分解能MLLMの高速化に向けて
• Authors: Xuyang Liu, Ziming Wang, Yuhang Han, Yingyao Wang, Jiale Yuan, Jun Song, Bo Zheng, Linfeng Zhang, Siteng Huang, Honggang Chen,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚的コンテンツ理解と推論における例外的な性能から注目されている。 視覚トークンの数を減らしたトークン圧縮技術は,計算コストの削減に有効であることを示した。 本稿では,高分解能MLLMに適した新しいトークン圧縮手法,GlobalCom$2$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.311125014789905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have attracted considerable attention due to their exceptional performance in visual content understanding and reasoning. However, their inference efficiency has been a notable concern, as the increasing length of multimodal contexts leads to quadratic complexity. Token compression techniques, which reduce the number of visual tokens, have demonstrated their effectiveness in reducing computational costs. Yet, these approaches have struggled to keep pace with the rapid advancements in MLLMs, especially the AnyRes strategy in the context of high-resolution image understanding. In this paper, we propose a novel token compression method, GlobalCom$^2$, tailored for high-resolution MLLMs that receive both the thumbnail and multiple crops. GlobalCom$^2$ treats the tokens derived from the thumbnail as the "commander" of the entire token compression process, directing the allocation of retention ratios and the specific compression for each crop. In this way, redundant tokens are eliminated while important local details are adaptively preserved to the highest extent feasible. Empirical results across 10 benchmarks reveal that GlobalCom$^2$ achieves an optimal balance between performance and efficiency, and consistently outperforms state-of-the-art token compression methods with LLaVA-NeXT-7B/13B models. Our code is released at https://github.com/xuyang-liu16/GlobalCom2.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚的コンテンツ理解と推論における例外的な性能から注目されている。 しかし、その推論効率は、マルチモーダルコンテキストの長さの増大が二次的複雑性をもたらすため、注目すべき問題となっている。 視覚トークンの数を減らしたトークン圧縮技術は,計算コストの削減に有効であることを示した。 しかし、これらのアプローチはMLLMの急速な進歩、特に高解像度画像理解の文脈におけるAnyRes戦略に追随するのに苦労している。 本稿では,サムネイルと複数作物の両方を受信する高分解能MLLMに適した新しいトークン圧縮手法,GlobalCom$^2$を提案する。 GlobalCom$^2$は、サムネイルから派生したトークンをトークン圧縮プロセス全体の"コマンド"として扱い、保持率の割り当てと各作物の特定の圧縮を指示する。 このようにして冗長トークンを排除し、重要なローカル詳細を最大限に適応的に保存する。 10ベンチマークの実証結果から、GlobalCom$^2$は性能と効率の最適なバランスを達成し、LLaVA-NeXT-7B/13Bモデルで最先端のトークン圧縮手法を一貫して上回っていることが明らかになった。 私たちのコードはhttps://github.com/xuyang-liu16/GlobalCom2で公開されています。

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