Автор: Денис Аветисян
Новый бенчмарк позволяет оценить, насколько эффективно большие мультимодальные модели ‘упаковывают’ визуальную информацию.
Исследователи представили UniPruneBench – стандартизированный набор данных для оценки методов обрезки визуальных токенов, показав, что случайная обрезка может быть удивительно эффективной.
Несмотря на впечатляющие возможности больших мультимодальных моделей (LMM), обработка визуальной информации часто страдает от низкой эффективности из-за большого количества визуальных токенов. В работе ‘Can Visual Input Be Compressed? A Visual Token Compression Benchmark for Large Multimodal Models’ представлен UniPruneBench – стандартизированный набор данных для оценки методов сжатия визуальных токенов. Эксперименты показали, что случайное удаление токенов удивительно конкурентоспособно, и не существует универсального алгоритма, превосходящего другие во всех сценариях. Возможно ли создание действительно оптимальной стратегии сжатия визуальных данных для мультимодальных моделей, учитывающей специфику задач и архитектуры LMM?
Масштабируемость и Эффективность Мультимодальных Моделей
Крупные мультимодальные модели (LMM) демонстрируют потенциал для создания мощного искусственного интеллекта, однако современные архитектуры сталкиваются с проблемами вычислительной сложности и эффективности рассуждений. Обработка визуальных данных, представленных в виде токенов высокой размерности, наряду с текстовой информацией, создает значительное препятствие. Существующие LMM часто полагаются на грубое масштабирование, что ограничивает возможности тонкого анализа и требует огромных вычислительных ресурсов. Необходима разработка новых подходов, способных более эффективно использовать ресурсы и обеспечивать более глубокое понимание мультимодальных данных.
Токеновая Компрессия: Ключ к Эффективности
Методы токеновой компрессии направлены на снижение количества визуальных токенов, обрабатываемых LMM, решая проблему вычислительной сложности. Подходы, такие как случайное удаление (Random Pruning), устанавливают базовый уровень производительности, в то время как более сложные методы, включая DivPrune и SparseVLM, стремятся интеллектуально удалять избыточную информацию, сохраняя при этом существенные визуальные детали. Это позволяет LMM достигать сопоставимой производительности при меньших вычислительных затратах.
UniPruneBench: Стандартизация Оценки Методов Обрезки
Введение UniPruneBench предоставляет унифицированную основу для оценки методов обрезки визуальных токенов, обеспечивая справедливые и сопоставимые результаты. Бенчмарк включает MME, MathVista, SEEDBench-2-Plus и другие наборы данных, охватывающие различные мультимодальные задачи. Результаты показывают, что случайная обрезка на удивление конкурентоспособна, и не существует универсально превосходящего метода. Эффективность значительно варьируется в зависимости от задачи и архитектуры модели.
Архитектурная Интеграция и Разнообразие Методов
Методы токеновой компрессии зависят от интеграции с LMM, такими как BLIP и LLaVA. Различные архитектуры LMM требуют индивидуальных подходов к компрессии токенов. Прунинг может быть применен до обучения (Pre-LLM Pruning) или внутри LMM (Intra-LLM Pruning). Pre-LLM Pruning требует меньше ресурсов, но может привести к большей потере информации, в то время как Intra-LLM Pruning позволяет более точно настроить модель, но требует больше вычислительных затрат. При использовании InternVL3-8B, DivPrune демонстрирует снижение времени префилла на 1.73x — 1.92x и общее ускорение работы модели на 1.62x — 1.68x.
Будущее Эффективного Мультимодального Искусственного Интеллекта
Дальнейшие исследования в области токеновой компрессии, в сочетании с инновационными архитектурными решениями, определят развитие следующего поколения эффективных LMM. Особое внимание уделяется методам, таким как G-Prune и FitPrune, которые интеллектуально адаптируются к входным данным, обещая еще большее снижение вычислительных затрат. Целью является создание мультимодальных систем искусственного интеллекта, которые будут не только мощными, но и устойчивыми и доступными для более широкого круга пользователей и приложений.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к элегантности в оптимизации больших мультимодальных моделей. Авторы, создавая UniPruneBench, предлагают стандартизированный подход к оценке методов обрезки визуальных токенов, что является свидетельством глубокого понимания необходимости последовательности в разработке. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Мышление — это, вероятно, самая эффективная форма сжатия данных.» Эта мысль находит отражение в работе, поскольку обрезка токенов, по сути, является формой сжатия визуальной информации, направленной на повышение эффективности модели без существенной потери качества. Авторы показывают, что даже случайная обрезка может быть конкурентоспособной, что подчеркивает важность поиска простых и элегантных решений, а не усложнения ради кажущегося прогресса. Красота не отвлекает, она направляет внимание – и эта работа, предлагая четкий бенчмарк, направляет внимание сообщества на важные вопросы эффективности и оптимизации.
Что впереди?
Представленный анализ, выявляющий неожиданную устойчивость даже случайного отбрасывания визуальных токенов, заставляет задуматься о самой природе репрезентации в больших мультимодальных моделях. Похоже, что элегантность архитектуры не всегда проявляется в сложности, а скорее в умении избавляться от избыточности. Словно хорошо спроектированное здание, модель функционирует оптимально, когда каждая деталь имеет свою функцию, а лишнее – устранено.
Однако, текущие метрики, сосредоточенные на снижении задержки и повышении эффективности, кажутся несколько поверхностными. Настоящий прогресс потребует более тонкого понимания того, какие визуальные токены действительно важны для кросс-модального понимания, и как их отбрасывание влияет на способность модели к обобщению и решению новых задач. Последовательность в определении этих критериев – это не просто техническая необходимость, но и проявление эмпатии к будущим пользователям этих моделей.
В конечном счете, необходимо сместить акцент с простого сжатия на осмысленное упрощение. Необходимо стремиться не к минимальному размеру модели, а к максимальной концентрации информации. Иначе, все эти усилия по оптимизации рискуют превратиться в гонку за цифрами, лишенную истинной красоты и гармонии.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02650.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
2025-11-05 18:37