Token-level Correlation-guided Compression for Efficient Multimodal Document Understanding

📄 arXiv: 2407.14439v1 📥 PDF

作者: Renshan Zhang, Yibo Lyu, Rui Shao, Gongwei Chen, Weili Guan, Liqiang Nie

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-19

💡 一句话要点

提出Token级相关性引导压缩方法，提升多模态文档理解效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态文档理解 Token压缩 相关性引导 高效计算 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有文档理解方法平等对待所有图像token，忽略了它们信息量的差异，导致token数量显著增加。
  2. 本文提出基于token相关性的压缩方法，自适应地采样最具信息量的token，从而提高处理效率。
  3. 实验表明，该方法在不损失性能的前提下，有效提升了文档理解模型的训练和推理速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Token级相关性引导压缩（Token-level Correlation-guided Compression）的参数无关、即插即用的方法，旨在优化多模态大型语言模型（MLLM）在文档理解中的token处理效率。该方法首先基于patch token之间的相关性评估模式重复性，从而识别冗余token并确定子图像的信息密度。其次，通过深入研究[CLS] token与patch token之间的相关性，提出了一种token级采样方法，高效捕获最具信息量的token。该压缩模块可以无缝集成到使用裁剪技术的多模态大型语言模型中，在保持性能的同时，提高训练和推理速度。实验结果表明，该方法在SOTA文档理解模型mPLUG-DocOwl1.5上表现出有效性，并优于其他压缩方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于裁剪的多模态文档理解方法，平等地处理所有图像token，忽略了不同token的信息量差异，导致计算冗余和效率低下。因此，需要一种方法能够自适应地选择最具信息量的token，从而减少计算负担，提高处理效率。

核心思路：本文的核心思路是利用token之间的相关性来评估token的重要性。具体来说，首先通过patch token之间的相关性来识别冗余token，确定子图像的信息密度；然后，利用[CLS] token与patch token之间的相关性来选择最具代表性的token。这样可以保留关键信息，同时减少token数量。

技术框架：该方法是一个即插即用的压缩模块，可以嵌入到现有的基于裁剪的多模态大型语言模型中。主要包含两个阶段：1) 模式重复性评估：计算patch token之间的相关性，识别冗余token；2) token级采样：基于[CLS] token与patch token之间的相关性，选择最具信息量的token。这两个阶段共同作用，实现对token的自适应压缩。

关键创新：该方法最重要的创新在于利用token之间的相关性来指导token压缩。与传统的均匀采样或基于重要性评分的采样方法不同，该方法能够更准确地评估token的重要性，从而保留关键信息，减少信息损失。此外，该方法是参数无关的，不需要额外的训练。

关键设计：1) 相关性计算：使用余弦相似度来计算token之间的相关性。2) 模式重复性阈值：设置一个阈值来判断token是否冗余。3) 采样策略：根据[CLS] token与patch token之间的相关性，选择top-k个token。具体参数设置（如阈值和k值）需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在mPLUG-DocOwl1.5模型上取得了显著的性能提升。与其他压缩方法相比，该方法在保持 comparable 性能的同时，显著提高了训练和推理速度。具体的数据指标（例如：精度、召回率、F1值、加速比等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要高效文档理解的场景，例如：智能文档处理、信息抽取、问答系统、文档摘要等。通过减少图像token的数量，可以降低计算成本，提高响应速度，从而提升用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如：视频理解、图像描述等。

📄 摘要（原文）

Cropping high-resolution document images into multiple sub-images is the most widely used approach for current Multimodal Large Language Models (MLLMs) to do document understanding. Most of current document understanding methods preserve all tokens within sub-images and treat them equally. This neglects their different informativeness and leads to a significant increase in the number of image tokens. To perform a more adaptive and efficient document understanding, we propose Token-level Correlation-guided Compression, a parameter-free and plug-and-play methodology to optimize token processing. Firstly, we propose an innovative approach for assessing the pattern repetitiveness based on the correlation between each patch tokens. This method identifies redundant tokens, allowing for the determination of the sub-image's information density. Secondly, we present a token-level sampling method that efficiently captures the most informative tokens by delving into the correlation between the [CLS] token and patch tokens. By integrating these strategies, we develop a plug-and-play adaptive compressor module that can be seamlessly incorporated into MLLMs utilizing cropping techniques. This module not only enhances the processing speed during training and inference but also maintains comparable performance. We conduct experiments with the SOTA document understanding model mPLUG-DocOwl1.5 and the effectiveness is demonstrated through extensive comparisons with other compression methods.