研究者提出PACE视觉token压缩框架
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研究者提出PACE视觉token压缩框架
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AI 综述
Lei Tian等作者提出PACE，一个面向采用Multimodal-RoPE的原生多模态大模型（MLLM）的视觉token压缩框架，作者称其为该场景下的首个此类框架。 据论文，PACE在仅保留25%至50%视觉token时性能近乎无损，部分基准上还有提升，FLOPs降低超过2倍。上述效果为作者在论文中的报告。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月31日 12:00
PACE：面向高效原生 MLLM 的帕累托自适应压缩框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIPACE：面向高效原生 MLLM 的帕累托自适应压缩框架
研究者提出 PACE，首个为采用 Multimodal-RoPE 的原生 MLLM 定制的视觉 token 压缩框架，在仅保留 25%-50% 视觉 token 时仍保持近乎无损性能，部分基准甚至提升，FLOPs 降低超 2 倍。
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