論文の概要: EfficientLLaVA:Generalizable Auto-Pruning for Large Vision-language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15369v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 16:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:23:12.156584
• Title: EfficientLLaVA:Generalizable Auto-Pruning for Large Vision-language Models
• Title（参考訳）: EfficientLLaVA:大規模視覚言語モデルのための一般化可能なオートプルーニング
• Authors: Yinan Liang, Ziwei Wang, Xiuwei Xu, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: マルチモーダル推論の効率を高めるために,大規模視覚言語モデルの自動プルーニング手法を提案する。 提案手法では,所望のプルーニングポリシーを探索するために,少数のサンプルのみを活用する。 視覚的質問応答のためのScienceQA, Vizwiz, MM-vet, LLaVA-Benchデータセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.18350535770357
• License:
• Abstract: While multimodal large language models demonstrate strong performance in complex reasoning tasks, they pose significant challenges related to model complexity during deployment, especially for resource-limited devices. In this paper, we propose an automatic pruning method for large vision-language models to enhance the efficiency of multimodal reasoning. Conventional methods rely on the training data of the original model to select the proper pruning ratio for different network components. However, these methods are impractical for large vision-language models due to the unaffordable search costs caused by web-scale training corpus. In contrast, our approach only leverages a small number of samples to search for the desired pruning policy by maximizing its generalization ability on unknown training data while maintaining the model accuracy, which enables the achievement of an optimal trade-off between accuracy and efficiency for large visual language models. Specifically, we formulate the generalization gap of the pruning strategy using the structural risk minimization principle. Based on both task performance and generalization capability, we iteratively search for the optimal pruning policy within a given search space and optimize the vision projector to evolve the search space with higher upper bound of performance. We conduct extensive experiments on the ScienceQA, Vizwiz, MM-vet, and LLaVA-Bench datasets for the task of visual question answering. Using only 64 samples for pruning policy search, EfficientLLaVA achieves an accuracy of 83.05% on ScienceQA, along with a $\times$ 1.8 speedup compared to the dense LLaVA-v1.5-7B model.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルは複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示すが、特にリソース制限されたデバイスにおいて、デプロイメント中のモデルの複雑さに関連する重大な課題を生じさせる。 本論文では,多モーダル推論の効率を高めるために,大規模視覚言語モデルの自動プルーニング手法を提案する。 従来の方法は、異なるネットワークコンポーネントに対して適切なプルーニング比を選択するために、元のモデルのトレーニングデータに依存する。 しかし、これらの手法は、Webスケールの学習コーパスによる検索コストが不適切なため、大規模な視覚言語モデルでは実用的ではない。 対照的に,本手法では,モデル精度を維持しながら,未知のトレーニングデータに対する一般化能力を最大化することにより,所望のプルーニングポリシーを探索するために少数のサンプルしか利用していないため,大規模ビジュアル言語モデルの精度と効率の最適なトレードオフが達成できる。 具体的には, 構造リスク最小化原理を用いて, プルーニング戦略の一般化ギャップを定式化する。 タスク性能と一般化能力の両方に基づいて、与えられた検索空間内で最適なプルーニングポリシーを反復的に探索し、視覚プロジェクタを最適化し、より高い性能で検索空間を進化させる。 視覚的質問応答のためのScienceQA, Vizwiz, MM-vet, LLaVA-Benchデータセットについて広範な実験を行った。 プルーニングポリシーサーチに64サンプルしか使用せず、EfficientLLaVAはScienceQAで83.05%の精度を達成し、密度の高いLLaVA-v1.5-7Bモデルと比較して1.8のスピードアップが$\times$である。

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