在这项工作中,马里兰大学科利奇帕克分校团队使用一种基于相似性的度量方法研究了 Transformer 中不同模块(包括块、MLP 和注意力层)之间的冗余性。令人惊讶的是,尽管注意力层在区分 Transformer 与其他架构方面起着关键作用,但他们发现这些层中有很大一部分表现出过高的相似性,可以在不降低性能的情况下进行剪枝。例...
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具体而言,我们基于 LLaVA NeXT 引入了以下模块:(a)视觉粒度缩放器,包括多个池化层以获得具有不同粒度的视觉 token;(b)视觉粒度路由器,包括 Transformer 层、MLP 层和投票器层,用于根据图像和指令选择合适的视觉粒度。 此外,我们提出了 RGLF,这是一种新颖的训练...