論文の概要: AsymVLM: Asymmetric Token Pruning for Efficient Vision-Language Model Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29535v1
• Date: Thu, 28 May 2026 07:49:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.036018
• Title: AsymVLM: Asymmetric Token Pruning for Efficient Vision-Language Model Inference
• Title（参考訳）: AsymVLM: 効率的な視覚・言語モデル推論のための非対称トーケンプルーニング
• Authors: Yilin Feng, Ahmed Burak Gulhan, Mahmut Taylan Kandemir,
• Abstract要約: Vision-Language Models (VLM) は、比較的少数のテキストトークンとともに、画像ごとに数千のビジュアルトークンを処理する。 本稿では,前処理前の視覚トークンにアグレッシブプルーニングを適用したAsymVLMを提案する。 実験の結果,AsymVLMは最先端手法のうち,最大54%のFLOPを節約できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.243327337529763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) process thousands of visual tokens per image alongside comparatively few text tokens, yet existing compression methods treat both modalities uniformly. We observe that the two modalities have fundamentally different properties: vision tokens are spatially redundant and dominate prefill, while text tokens are causally dependent and accumulate during decoding. Based on this asymmetry, we propose and empirically evaluate AsymVLM, which applies aggressive pruning to vision tokens before prefill using a learned importance scorer with per-sample adaptive budgeting, and temporal threshold-based eviction to text tokens only when they exceed a fixed budget. Our experiments indicate that AsymVLM achieves the highest FLOPs savings (up to 54%) among state-of-the-art methods while outperforming existing approaches by 2--3% on document and chart understanding tasks where visual information is spatially localized and query-specific, and maintaining competitive accuracy on holistic benchmarks. In text-dominated scenarios, our eviction strategy substantially outperforms standard LLM cache compression methods by adapting to the short-context nature of VLM.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language Models (VLM) は比較的少数のテキストトークンとともに画像ごとに数千のビジュアルトークンを処理するが、既存の圧縮手法は両方のモダリティを均一に扱う。 視覚トークンは空間的に冗長であり、プリフィルを支配し、テキストトークンは因果的に依存し、復号中に蓄積される。 この非対称性に基づいて,AsymVLM を試作し,前処理前の視覚トークンにアグレッシブプルーニングを適用した。 実験の結果,AsymVLMは従来の手法よりも2-3%向上し,視覚情報の空間的局所化,クエリ固有化,総合的ベンチマークによる競合精度の維持が図られた。 テキストを優先したシナリオでは,VLMの短文特性に適応することで,標準的なLCMキャッシュ圧縮手法よりも大幅に性能が向上する。

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