自适应剪枝算法
COLING24|自适应剪枝让多模态大模型加速2-3倍,哈工大等推出SmartTrim
基于 Transformer 结构的视觉语言大模型(VLM)在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功,但由于其较长的输入序列和较多的参数,导致其相应的计算开销地提升,阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度,前人提出了一些针对 VLM 的加速方法,包括剪枝和蒸馏等,但是现有的这些方法大都采用静态架构,其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理,忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实:针对复杂的跨模态交互实例,自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节;相反,简单的实例则可以用更少的计算
3/18/2024 11:34:00 AM
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