CATP: Cross-Attention Token Pruning for Accuracy Preserved Multimodal Model Inference
作者: Ruqi Liao, Chuqing Zhao, Jin Li, Weiqi Feng, Yi Lyu, Bingxian Chen, Haochen Yang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-04-02 (更新: 2026-02-12)
💡 一句话要点
提出跨注意力令牌修剪方法以提升多模态模型推理精度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨注意力 令牌修剪 多模态模型 模型推理 精度提升 计算效率 信息提取
📋 核心要点
- 现有的令牌修剪方法在保持模型精度的同时，往往难以实现高效的计算性能，存在明显的效率与精度之间的矛盾。
- CATP方法通过利用多模态模型中的跨注意力层，采用投票策略来评估令牌的重要性，从而实现精确的令牌修剪。
- 实验结果表明，CATP在精度上比现有的令牌修剪方法提升了12.1倍，显著改善了模型的推理性能。
📝 摘要（中文）
针对大型多模态模型日益增长的关注，我们提出了一种以精度为重点的令牌修剪方法——跨注意力令牌修剪（CATP）。该方法利用多模态模型中的跨注意力层（以BLIP-2为例）提取有价值的信息以确定令牌的重要性。CATP采用了一种精细的投票策略，跨越模型的多个头和层。在评估中，CATP相比现有的令牌修剪方法实现了高达12.1倍的精度提升，解决了计算效率与模型精度之间的权衡问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有令牌修剪方法在多模态模型推理中面临的效率与精度之间的权衡问题。现有方法在提升计算效率的同时，往往会导致模型精度的显著下降。
核心思路：CATP通过利用跨注意力层的信息，结合精细的投票策略来评估令牌的重要性，从而实现高效且精确的令牌修剪。这样的设计使得模型能够更好地保留关键信息，提升推理精度。
技术框架：CATP的整体架构包括多个模块，首先通过跨注意力层提取信息，然后在多个头和层之间进行投票，最终确定需要保留的令牌。这一流程确保了信息的有效利用与精度的提升。
关键创新：CATP的主要创新在于其跨注意力令牌修剪策略，通过综合多个模型头和层的信息来评估令牌的重要性，这与传统的单一层或头的评估方法有本质区别。
关键设计：在设计中，CATP采用了精细的投票机制，确保每个令牌的重要性评估是基于多层次的信息。此外，模型的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以优化整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，CATP在精度上相比现有的令牌修剪方法提升了高达12.1倍，显著改善了模型的推理性能。这一成果表明，CATP在解决计算效率与模型精度之间的矛盾方面具有显著优势，为多模态模型的应用提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等。通过提升多模态模型的推理精度，CATP可以在智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等实际场景中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。未来，CATP有望在更广泛的多模态任务中得到应用，提升模型的实用性与效率。
📄 摘要（原文）
In response to the rising interest in large multimodal models, we introduce Cross-Attention Token Pruning (CATP), a precision-focused token pruning method. Our approach leverages cross-attention layers in multimodal models, exemplified by BLIP-2, to extract valuable information for token importance determination. CATP employs a refined voting strategy across model heads and layers. In evaluations, CATP achieves up to 12.1X higher accuracy compared to existing token pruning methods, addressing the trade-off between computational efficiency and model precision.