論文の概要: Skip-It? Theoretical Conditions for Layer Skipping in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25584v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 23:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.358412
• Title: Skip-It? Theoretical Conditions for Layer Skipping in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: スキップイット?視覚・言語モデルにおける層スキッピングの理論条件
• Authors: Max Hartman, Vidhata Jayaraman, Moulik Choraria, Akhil Bhimaraju, Lav R. Varshney,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、幅広いタスクにわたって素晴らしいパフォーマンスを達成するが、その大きなサイズは推論をコストがかかる。 最近の研究は、VLM層を選択的にスキップすることで、パフォーマンスの損失を最小限に抑えて効率を向上できることを示している。 我々は,情報と学習理論を用いて,レイヤスキップが性能を犠牲にすることなく効率を向上する条件を特徴付けるフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.267703028561883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) achieve incredible performance across a wide range of tasks, but their large size makes inference costly. Recent work shows that selectively skipping VLM layers can improve efficiency with minimal performance loss or even performance improvements. However, this technique remains underused due to the limited understanding of when layer skipping is beneficial. In this paper, we develop a framework that uses information and learning theory to characterize the conditions under which layer skipping enhances efficiency without sacrificing performance. Motivated by these observations, we analyze the evolution of the VLM's hidden representations through the LLM backbone and show that layers with large redundancy as predicted by our framework coincide with those skipped by popular layer-skipping methods in practice, providing a unified theoretical scaffolding for multiple efficient inference techniques. Our experiments demonstrate that skipping such layers yields faster inference that preserves performance, and also show that applying skipping outside these conditions leads to model degradation.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、幅広いタスクにわたって素晴らしいパフォーマンスを達成するが、その大きなサイズは推論をコストがかかる。 最近の研究は、VLM層を選択的にスキップすることで、パフォーマンスの損失を最小限に抑えて効率を向上できることを示している。 しかし、この技法は、層スキップがいつ役に立つかの理解が限られているため、いまだに使われていない。 本稿では,情報理論と学習理論を用いて,レイヤスキップが性能を犠牲にすることなく効率を向上する条件を特徴付けるフレームワークを開発する。 これらの観測により,VLMの隠蔽表現の進化をLLMバックボーンを通して解析し,我々のフレームワークが予測した大きな冗長性を持つ層は,実際に一般的なレイヤスキャッピング手法によってスキップされた層と一致し,複数の効率的な推論手法のための統一的な理論的足場を提供する。 実験により, これらの層をスキップすると, 性能が保たれるほど高速な推論が得られ, また, これらの条件外をスキップすることでモデル劣化が生じることを示した。

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