如何选择最佳的多模式大型压缩方案？哈尔滨理

在金融技术的智能变化过程中，大型语言模型和大型模型（LVLM）成为主要的技术驱动力。尽管LVLM表现出很高的跨模式认知能力，但长期以来，它的扩展一直受到计算强度瓶颈的限制，但中型模型的单一多刻板识别可能需要100克视频记忆空间，这些视频记忆空间会严重实施该行业。为了应对技术疾病的响应，加入Du Xiaoman Financial Technology的Harbin理工学院团队正式发布了Effivlm Bench，这是第一个支持跨基准分析的Great Benchmark框架的多式模式大型模型，从而提供了实现最佳部署策略的最佳策略的能力。该项目框架在GitHub和相应的论文中完全采购，“ Effivlm Bench：用于分析大型视觉范围内无练习培训的综合基准UAGE模型“被接受为ACL（CCF-A）的主要作用。论文地址：https：//arxiv.org/pdf/2506.00479项目地址：https：//effivlm-bench.github.io/effivlm-bench：为良好的“物理审查”解决方案。另一方面，尽管可以将最新的研究应用于较旧的模型。主流加速技术的性能，包括KV缓存压缩，令牌压缩和压缩参数（例如修剪，Quantization），总共有近20种模型效率方法。在综述中，它不仅关注特定任务中模型的全部性能，而且还专注于创新的多维分析指标，例如一般诚实，诚实（即压缩模型和原始模型行为之间的一致性）以及推理的实际效率（例如实际的推理时间）。 Naganthis意味着，Fefivlm Bench可以针对各种加速方法发布详细的“体格检查报告”，并在各种情况下宣布其优势和缺席。 Ang Effivlm bench ay可能会Malawak na hanay ng Mga Pagsusuri，na sumasaklaw sa iba iba ibang ibang mga arkitekitektura ng lvlm lvlm lvlm lvlm lvlm lvlm lvlm ibang mga uri ng mga gawain sa基准ng多模式，mula sa pag -unawa sa imahe ng dokumento，tanong ng tsart at sagot sa mahabang pag -unawa pag -unawa sa sa视频通过对这些情况的深入分析，它旨在旨在帮助研究人员和开发人员在绩效和效率之间找到最佳平衡，即所谓的“最佳最佳”解决方案。图2在ManyBenchmark中对不同模型的输入长度和输出的 - 深度观点：LVLM的加速不是通过广泛的实验和对Effivlm Bench的深入分析，Harbin Technology Institute of Harbin Technology Teams联合获得了一系列重要的发现，该研究所获得了LVLM ACCELERATION的一系列重要发现。研究表明，加速LVLM并不是一个简单的“单大适合”解决方案，其影响与采用的特定应用情况和技术技术密切相关。例如，任务依赖性很重要，在处理不同类型的任务时，令牌压缩的方法的性能有所不同，尤其是对于需要良好视觉信息或产生长期输出的任务，其性能可能会影响ed。 KV缓存压缩技术通常会在一般和忠诚度保持MGA能力方面具有更好的好处。同时，权衡效率也是一种艺术。各种加速技术都强调“代币一代的第一次”（TTFT）和随后的解码速度。开发人员需要根据实际应用需求进行选择。例如，令牌压缩可能更适合需要快速响应的简短文字活动。此外，参数的压缩稳定性也值得注意，并且此类过程通常在保持原始模型性能方面更可靠。此外，该研究还探讨了切割机制，例如层自适应稀疏性，LVLM注意下沉的主要作用以及整合模态特定信息的技术。这些探索指出了将来选择LVLM的新方向。这些发现一起反映了L的复杂性和多方面性质VLM加速度，强调有针对性的优化和全面评估的重要性。图3：打开代币压缩方法的效率和性能之间的权衡共同构建，该方法促进了LVLM技术的发展。启动EFFIVLM基座标志着LVLM效率评估领域的重要发展。哈尔滨技术学院和杜Xiaoman说，EFIVLM板凳遵循了公开共享的原则，完整的代码和审查解决方案已转向Github，希望为研究人员和开发人员提供强大易于使用的评估工具。该团队希望通过Effivlm Bench，可以激发LVLM的更具创新技术的研究，促进相关技术的快速变化和优化，并最终使强大的视觉语言模型以较低的成本和更高的效率提供更广泛的应用程序场景。随着人工智能的继续加深技术，LVLM和其他人将是技术进入肯定在生活中的所有情况下都起着特别重要的作用。哈尔滨理工学院团队共同推出了Du Xiaoman的Effivlm基础，这是大型模型领域的两个政党之间的另一个重要合作成功。将来，双方将继续加深合作，探索更多的技术，并为人工智能技术的发展和应用做出贡献。