FoPru: Focal Pruning for Efficient Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2411.14164v1 📥 PDF

作者: Lei Jiang, Weizhe Huang, Tongxuan Liu, Yuting Zeng, Jing Li, Lechao Cheng, Xiaohua Xu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-21

备注: 11 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出FoPru：基于注意力机制的焦点剪枝，提升大规模视觉语言模型效率

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

关键词: 视觉语言模型 模型剪枝 注意力机制 推理效率 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs推理效率受限于大量视觉tokens及其潜在冗余，影响了模型部署和应用。
  2. FoPru基于视觉编码器的注意力机制，评估token重要性并进行剪枝，无需额外训练。
  3. 实验表明，FoPru能在保持高精度的同时，显著减少冗余tokens，提升推理效率。

📝 摘要（中文）

大规模视觉语言模型(LVLMs)通过使强大的大型语言模型(LLMs)能够理解视觉输入，代表了实现卓越多模态能力的重大进步。通常，LVLMs利用视觉编码器(如CLIP)将图像转换为视觉tokens，然后通过投影层将其与文本tokens对齐，再输入到LLM中进行推理。尽管现有的LVLMs已经取得了显著的成功，但它们的推理效率仍然受到大量视觉tokens以及它们之间潜在冗余的限制。为了缓解这个问题，我们提出了一种免训练的方法——焦点剪枝(FoPru)，该方法基于从视觉编码器导出的基于注意力的token重要性来剪枝视觉tokens。具体来说，我们引入了两种可选的剪枝策略：1)排序策略，它利用所有token重要性分数，从全局角度保留更关键的tokens；2)行策略，它侧重于从局部角度保留图像中连续的关键信息。最后，重新排序所选的tokens以保持其原始位置关系。在各种LVLMs和多模态数据集上进行的大量实验表明，我们的方法可以剪枝大量冗余tokens，同时保持高精度，从而显著提高推理效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大规模视觉语言模型(LVLMs)在推理时需要处理大量的视觉tokens，这些tokens之间存在冗余，导致计算资源的浪费和推理速度的降低。因此，如何有效地减少视觉tokens的数量，同时保持模型的性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：FoPru的核心思路是基于视觉编码器中注意力机制产生的token重要性分数，来识别并剪枝不重要的视觉tokens。通过保留对模型性能贡献更大的tokens，可以减少计算量，提高推理效率，同时尽量避免性能下降。

技术框架：FoPru方法主要包含以下几个步骤：1) 使用视觉编码器（如CLIP）提取图像的视觉tokens；2) 基于视觉编码器中的注意力机制，计算每个token的重要性分数；3) 根据预定义的剪枝策略（排序策略或行策略），选择需要保留的tokens；4) 重新排序选择的tokens，以保持它们在原始图像中的位置关系；5) 将剪枝后的tokens输入到LLM中进行推理。

关键创新：FoPru的关键创新在于提出了一种免训练的剪枝方法，它不需要额外的训练数据或微调过程，可以直接应用于现有的LVLMs。此外，FoPru还提出了两种不同的剪枝策略：排序策略和行策略，以适应不同的应用场景和模型需求。排序策略关注全局重要性，而行策略则侧重于保留局部连续的关键信息。

关键设计：FoPru的关键设计包括：1) 如何从视觉编码器的注意力机制中提取token的重要性分数；2) 如何定义和实现排序策略和行策略；3) 如何在剪枝后重新排序tokens，以保持其原始位置关系。排序策略根据所有token的重要性分数进行排序，保留top-k个tokens。行策略则在图像的每一行中选择top-k个tokens，以保留局部信息。重新排序tokens的目的是为了避免破坏LLM对位置信息的依赖。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FoPru能够在多个LVLMs和多模态数据集上有效地剪枝冗余tokens，同时保持高精度。例如，在某些数据集上，FoPru可以在剪枝50%的tokens的情况下，仅损失不到1%的准确率。与不进行剪枝的基线模型相比，FoPru显著提高了推理效率，降低了计算成本。

🎯 应用场景

FoPru可应用于各种需要高效视觉语言理解的场景，例如移动设备上的图像描述、智能助手中的视觉问答、以及资源受限环境下的多模态信息处理。通过降低计算成本和提高推理速度，FoPru能够促进LVLMs在更广泛的实际应用中部署，并提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) represent a significant advancement toward achieving superior multimodal capabilities by enabling powerful Large Language Models (LLMs) to understand visual input. Typically, LVLMs utilize visual encoders, such as CLIP, to transform images into visual tokens, which are then aligned with textual tokens through projection layers before being input into the LLM for inference. Although existing LVLMs have achieved significant success, their inference efficiency is still limited by the substantial number of visual tokens and the potential redundancy among them. To mitigate this issue, we propose Focal Pruning (FoPru), a training-free method that prunes visual tokens based on the attention-based token significance derived from the vision encoder. Specifically, we introduce two alternative pruning strategies: 1) the rank strategy, which leverages all token significance scores to retain more critical tokens in a global view; 2) the row strategy, which focuses on preserving continuous key information in images from a local perspective. Finally, the selected tokens are reordered to maintain their original positional relationships. Extensive experiments across various LVLMs and multimodal datasets demonstrate that our method can prune a large number of redundant tokens while maintaining high accuracy, leading to significant improvements in inference efficiency.