論文の概要: Ternarization of Vision Language Models for use on edge devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06298v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:10.280016
• Title: Ternarization of Vision Language Models for use on edge devices
• Title（参考訳）: エッジデバイスにおける視覚言語モデルのターナライズ
• Authors: Ben Crulis, Cyril De Runz, Barthelemy Serres, Gilles Venturini,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したビジョン言語モデルを,スクラッチから3次モデルをトレーニングする代わりに,その3次バージョンに圧縮するプロセスを提案する。 Lite Engine上で3次モデルを実行するために、さまざまなカスタム演算子を実装しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0749601922718608
• License:
• Abstract: We propose a process to compress a pre-trained Vision Language Model into a ternary version of itself instead of training a ternary model from scratch. A new initialization scheme from pre-trained weights based on the k-means algorithm is proposed to reduce the ternarization time. We implement different custom operators for executing the ternary model on the TensorFlow Lite Engine. We compare the original model with its ternary and binary versions in terms of memory consumption, inference speed and perplexity. We find that the ternary model using our custom ternary matrix multiplication operator provides a good compromise in term of memory usage and perplexity, while having the fastest token generation speed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習したビジョン言語モデルを,スクラッチから3次モデルをトレーニングする代わりに,その3次バージョンに圧縮するプロセスを提案する。 k平均アルゴリズムに基づく事前学習重みからの新たな初期化手法を提案し,三値化時間を短縮した。 TensorFlow Lite Engine上で3次モデルを実行するために、さまざまなカスタム演算子を実装しています。 メモリ消費, 推論速度, パープレキシティの観点から, 元のモデルと3次バージョンと2次バージョンを比較した。 3次行列乗算演算子を用いた3次モデルでは,高速なトークン生成速度を保ちながら,メモリ使用量やパープレキシティの点で良好な妥協が得られることがわかった。

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