論文の概要: Efficient LLaMA-3.2-Vision by Trimming Cross-attended Visual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00557v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 09:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:23:45.409328
• Title: Efficient LLaMA-3.2-Vision by Trimming Cross-attended Visual Features
• Title（参考訳）: LLaMA-3.2-Vision by Trimming Cross-attended Visual Features (特集:バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Jewon Lee, Ki-Ung Song, Seungmin Yang, Donguk Lim, Jaeyeon Kim, Wooksu Shin, Bo-Kyeong Kim, Yong Jae Lee, Tae-Ho Kim,
• Abstract要約: 我々は、相互注意マップにおけるスパースの性質を利用して、冗長な視覚的特徴を選択的に創り出す。 我々のモデルは、ベンチマークパリティを達成しながら、推論レイテンシとメモリ使用量を減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.33252753245426
• License:
• Abstract: Visual token reduction lowers inference costs caused by extensive image features in large vision-language models (LVLMs). Unlike relevant studies that prune tokens in self-attention-only LVLMs, our work uniquely addresses cross-attention-based models, which achieve superior performance. We identify that the key-value (KV) cache size for image tokens in cross-attention layers significantly exceeds that of text tokens in self-attention layers, posing a major compute bottleneck. To mitigate this issue, we exploit the sparse nature in cross-attention maps to selectively prune redundant visual features. Our Trimmed Llama effectively reduces KV cache demands without requiring additional training. By benefiting from 50%-reduced visual features, our model can reduce inference latency and memory usage while achieving benchmark parity.
• Abstract（参考訳）: 視覚トークンの低減は、大きな視覚言語モデル(LVLM)における広範な画像特徴に起因する推論コストを低減させる。 自己アテンションのみのLVLMでトークンをプルーする関連する研究とは異なり、我々の研究はクロスアテンションベースのモデルに一意に対処し、優れたパフォーマンスを実現する。 クロスアテンション層における画像トークンのキー値(KV)キャッシュサイズは、自己アテンション層におけるテキストトークンのキャッシュサイズを大きく上回っており、大きな計算ボトルネックとなっている。 この問題を緩和するために、我々は、相互注意マップにおけるスパースの性質を利用して、冗長な視覚的特徴を選択的に創り出す。 私たちのTrimmed Llamaは、追加のトレーニングを必要とせずに、KVキャッシュの要求を効果的に削減します。 50%の視覚的特徴を生かして、我々のモデルは、ベンチマークの同等性を達成しながら、推論遅延とメモリ使用量を減らすことができる。

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