关于多模态大模型Token压缩技术进展,看这一篇就够了
关于多模态大模型Token压缩技术进展,看这一篇就够了近年来多模态大模型在视觉感知,长视频问答等方面涌现出了强劲的性能,但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ,带来极高的显存占用和延迟,限制了模型的可扩展性和本地部署。
来自主题: AI技术研报
9003 点击 2026-01-26 14:22
近年来多模态大模型在视觉感知,长视频问答等方面涌现出了强劲的性能,但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ,带来极高的显存占用和延迟,限制了模型的可扩展性和本地部署。
Hi,早上好。 我是洛小山,和你聊聊 AI 应用的降本增效。
大模型一个token一个token生成,效率太低怎么办?
以 GPT-4o 为代表的实时交互多模态大模型(LMMs)引发了研究者对高效 LMM 的广泛关注。现有主流模型通过将视觉输入转化为大量视觉 tokens,并将其嵌入大语言模型(LLM)上下文来实现视觉信息理解。