研究者提出视频语言模型自适应Token剪枝
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研究者提出视频语言模型自适应Token剪枝
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AI 综述
Paribesh Regmi 等作者提出一种面向视频语言模型的自适应 Token 剪枝策略：根据每个视频内容动态决定剪枝比例，通过分析 token 嵌入向量的相关性结构量化冗余，对动态场景保留更多 token，对重复或静态内容更激进地剪枝。 该方法完全后置，无需额外训练或微调。作者报告称，在仅保留 10% token 时，视频描述基准准确率提升 7%，计算量减少 95% TFLOPs。
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最新进展10月27日 12:00
面向视频语言模型的内容感知自适应 Token 剪枝报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AI面向视频语言模型的内容感知自适应 Token 剪枝
研究者提出一种面向视频语言模型的自适应 Token 剪枝策略，根据每个视频的内容动态决定剪枝比例，通过分析 token 嵌入向量的相关性结构量化冗余，为动态场景保留更多 token、对重复或静态内容更激进地剪枝。该方法完全后置，无需额外训练或微调，在仅保留 10% token 时视频描述基准准确率提升 7%，同时计算量减少 95% TFLOPs。
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