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多模态 LLM 中的跳过计算 ,通过跳过整个块、FFN层甚至单个神经元,可以实现计算的巨大减少 !

作者提出了一些跳过计算的方法,例如跳过整个块、FFN或自注意力(SA)层。此外,作者还探索了并行化某些层,如FFN和SA层。...在跳过计算的情况下训练映射模块,可以保留几乎原始性能,即使当70%的参数被删除或50%的块被跳过时也是如此。...作者提出了一种在输入和任务无关的情况下跳过整个层的简单方法。LLM 包含许多重复的块,作者认为它们是冗余的,可以跳过。...具体来说,当跳过整个块时,方程 (2) 可以写成: 这意味着跳过从层开始,每个间隔(例如,和时跳过一半块)。在块内,作者还调查是否可以跳过FFN或SA层。...总的来说,跳过整个块可以获得最佳结果,而跳过SA层会导致性能最低,这强调了这些模型中SA层的重要性。

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