Less is More: A Simple yet Effective Token Reduction Method for Efficient Multi-modal LLMs
作者: Dingjie Song, Wenjun Wang, Shunian Chen, Xidong Wang, Michael Guan, Benyou Wang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.MM
发布日期: 2024-09-17 (更新: 2024-12-17)
备注: Accepted to COLING 2025
💡 一句话要点
提出TRIM方法，通过CLIP度量进行token缩减，提升多模态LLM效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大模型 Token缩减 CLIP模型 视觉问答 模型效率
📋 核心要点
- 多模态大模型性能提升的同时，计算资源消耗也显著增加，限制了其应用。
- TRIM方法受人类视觉注意力启发，利用CLIP度量选择并缩减图像token，降低计算量。
- 实验结果表明，TRIM在12个数据集上实现了计算开销的显著降低，同时保持了性能。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型（MLLM）的快速发展在各个领域都取得了显著的性能。然而，这种进步也伴随着模型资源消耗的大幅增加。本文提出了一种名为“使用CLIP度量进行Token缩减（TRIM）”的新方法，旨在提高MLLM的效率，同时不牺牲其性能。受到人类在视觉问答（VQA）任务中注意力模式的启发，TRIM为图像token的选择和缩减提供了一个新的视角。该方法在12个数据集上进行了广泛的测试，结果表明，在保持一致性能水平的同时，计算开销显著降低。这项研究标志着高效MLLM开发的关键一步，促进了高性能模型的更大可访问性和可持续性。
🔬 方法详解
问题定义：现有MLLM模型在处理多模态数据时，尤其是图像数据，需要处理大量的图像token，这导致了巨大的计算开销。现有的token缩减方法可能无法有效地选择信息量大的token，从而影响模型性能。因此，如何高效地缩减图像token数量，同时保持甚至提升模型性能，是一个亟待解决的问题。
核心思路：TRIM方法的核心思路是模拟人类在VQA任务中的视觉注意力机制，即关注图像中与问题最相关的区域。通过CLIP模型计算图像token与文本query之间的相似度，选择与query最相关的token，并丢弃不相关的token，从而实现token数量的缩减。这种方法能够保留图像中的关键信息，避免信息损失。
技术框架：TRIM方法主要包含以下几个阶段：1) 图像token化：使用标准的图像token化方法（如ViT）将输入图像转换为一系列图像token。2) CLIP特征提取：使用预训练的CLIP模型提取图像token和文本query的特征向量。3) 相似度计算：计算每个图像token的特征向量与文本query的特征向量之间的相似度，例如使用余弦相似度。4) Token选择：根据相似度得分对图像token进行排序，选择相似度最高的top-k个token，其余token被丢弃。5) MLLM处理：将选择后的token输入到MLLM模型中进行后续处理，例如VQA任务。
关键创新：TRIM方法的关键创新在于利用CLIP模型提供的多模态对齐能力，直接度量图像token与文本query之间的相关性，从而实现更有效的token选择。与传统的token缩减方法（如随机选择或基于图像特征的聚类）相比，TRIM方法能够更好地保留与任务相关的图像信息。
关键设计：TRIM方法的关键设计包括：1) 使用预训练的CLIP模型，避免了额外的训练开销。2) 使用余弦相似度作为相似度度量，简单且有效。3) top-k值的选择，需要根据具体的任务和数据集进行调整，以平衡计算开销和模型性能。论文中可能探讨了不同k值对结果的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TRIM方法在12个数据集上进行了广泛的测试，实验结果表明，该方法能够在显著降低计算开销的同时，保持与原始模型相当的性能水平。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，证明了TRIM方法在效率和性能之间的良好平衡。具体的提升幅度需要参考论文中的详细数据。
🎯 应用场景
TRIM方法可广泛应用于各种需要处理多模态数据的场景，例如视觉问答、图像描述、视觉推理等。通过降低MLLM的计算成本，TRIM可以促进这些模型在资源受限设备上的部署，并降低在线服务的运营成本。此外，TRIM还有助于推动更高效、更可持续的AI模型发展。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has led to remarkable performances across various domains. However, this progress is accompanied by a substantial surge in the resource consumption of these models. We address this pressing issue by introducing a new approach, Token Reduction using CLIP Metric (TRIM), aimed at improving the efficiency of MLLMs without sacrificing their performance. Inspired by human attention patterns in Visual Question Answering (VQA) tasks, TRIM presents a fresh perspective on the selection and reduction of image tokens. The TRIM method has been extensively tested across 12 datasets, and the results demonstrate a significant reduction in computational overhead while maintaining a consistent level of performance. This research marks a critical stride in efficient MLLM development, promoting greater accessibility and sustainability of high-performing models.