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What Kind of Visual Tokens Do We Need? Training-free Visual Token Pruning for Multi-modal Large Language Models from the Perspective of Graph
我们需要什么样的视觉标记？从图的角度看多模态大型语言模型的免训练可视化标记剪枝
paper|code

代码集成度较高，主要剪枝实现代码

Abstract

多模态大型语言模型经常使用大量的视觉标记来弥补其视觉缺陷，导致计算量过大，视觉冗余明显。在本文中，我们研究了 MLLM 需要什么样的视觉标记，前景和背景标记对于 MLLM 都至关重要。基于这一观察，我们提出了一种基于图的免训练视觉标记修剪方法，G-Prune将视觉token视为节点，并根据它们的语义相似性构建它们的连接。之后，信息流通过加权链接传播，迭代后最重要的token保留给 MLLM。

Motivation

Fig. 1(a)分别展示了随机裁剪、保前景裁剪、保背景裁剪和G-Prune几种裁剪方式的acc随着裁剪率变化的曲线。
Fig. 1(b)展示了整个图像及其特定背景和前景区域的频率分布，计算前景和背景的𝑙2-Norm频率分布直方图，发现它们的分布具有显着的重叠。

为什么这里要展示L2Norm-频率直方图？
L2-Norm用来衡量特征对图片决策的重要程度。如果直接剪掉L2-Norm较低的分支，可能会误删图像中的重要信息。这里统计了整张图片、背景和前景在不同L2-Norm上的频率，重叠部分表示MLLM 任务需要更精细的剪枝策略（如 G-Prune），不能简单依赖 L2-Norm 或前景保留。

将视觉token视为图形节点，并根据特征距离构建其连接。之后，通过迭代算法在节点之间进行信息传播，以更新重要性得分。最后，可以为MLLM选择最重要的令牌，这可能是前景或背景。这样，可以为MLLM选择最代表的视觉令牌，从而大大降低了序列长度和计算复杂性。

Method

Experiment

消融实验

Inspiration

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