論文の概要: METEOR: Multi-Encoder Collaborative Token Pruning for Efficient Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20842v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 13:50:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.142052
• Title: METEOR: Multi-Encoder Collaborative Token Pruning for Efficient Vision Language Models
• Title（参考訳）: METEOR: 効率的な視覚言語モデルのためのマルチエンコーダ協調トケンプルーニング
• Authors: Yuchen Liu, Yaoming Wang, Bowen Shi, Xiaopeng Zhang, Wenrui Dai, Chenglin Li, Hongkai Xiong, Qi Tian,
• Abstract要約: プログレッシブプルーニングフレームワークであるMulti-Encoder collaboraTivE tOken pRuning (METEOR)を提案する。 マルチビジョン符号化では,各エンコーダ内の冗長トークンをランク誘導型協調トークン代入戦略により破棄する。 マルチビジョン融合では、異なるエンコーダの視覚的特徴を組み合わせながら、コラボレーティブプルーニングによるクロスエンコーダ冗長性を低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.37117312251755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision encoders serve as the cornerstone of multimodal understanding. Single-encoder architectures like CLIP exhibit inherent constraints in generalizing across diverse multimodal tasks, while recent multi-encoder fusion methods introduce prohibitive computational overhead to achieve superior performance using complementary visual representations from multiple vision encoders. To address this, we propose a progressive pruning framework, namely Multi-Encoder collaboraTivE tOken pRuning (METEOR), that eliminates redundant visual tokens across the encoding, fusion, and decoding stages for multi-encoder MLLMs. For multi-vision encoding, we discard redundant tokens within each encoder via a rank guided collaborative token assignment strategy. Subsequently, for multi-vision fusion, we combine the visual features from different encoders while reducing cross-encoder redundancy with cooperative pruning. Finally, we propose an adaptive token pruning method in the LLM decoding stage to further discard irrelevant tokens based on the text prompts with dynamically adjusting pruning ratios for specific task demands. To our best knowledge, this is the first successful attempt that achieves an efficient multi-encoder based vision language model with multi-stage pruning strategies. Extensive experiments on 11 benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed approach. Compared with EAGLE, a typical multi-encoder MLLMs, METEOR reduces 76% visual tokens with only 0.3% performance drop in average. The code is available at https://github.com/YuchenLiu98/METEOR.
• Abstract（参考訳）: 視覚エンコーダはマルチモーダル理解の基礎となる。 CLIPのようなシングルエンコーダアーキテクチャは、様々なマルチモーダルタスクを一般化する上で固有の制約を示す一方で、近年のマルチエンコーダ融合法では、複数の視覚エンコーダからの補完的な視覚表現を用いて、優れたパフォーマンスを達成するために、計算の禁止的オーバーヘッドを導入している。 そこで本稿では,Multi-Encoder collaboraTivE tOken pRuning (METEOR) というプログレッシブプルーニングフレームワークを提案する。 マルチビジョン符号化では,各エンコーダ内の冗長トークンをランク誘導型協調トークン代入戦略により破棄する。 その後、多次元融合において、異なるエンコーダの視覚的特徴を組み合わせるとともに、相互エンコーダの冗長性を低減し、協調的なプルーニングを行う。 最後に, LLM復号段階における適応型トークンプルーニング手法を提案し, 特定のタスク要求に対するプルーニング比を動的に調整して, テキストプロンプトに基づく無関係トークンをさらに破棄する。 我々の知る限り、これはマルチステージプルーニング戦略を用いた効率的なマルチエンコーダベースの視覚言語モデルを実現する最初の試みである。 11のベンチマークで大規模な実験を行い、提案手法の有効性を実証した。 一般的なマルチエンコーダMLLMであるEAGLEと比較して、METEORは76%の視覚トークンを削減し、平均的なパフォーマンス低下はわずか0.3%である。 コードはhttps://github.com/YuchenLiu98/METEORで公開されている。

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