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最新网站建设视频,wordpress 产品列表页,网站建设信息安全要求,下拉关键词排名近年来#xff0c;大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;及其多模态变体#xff08;MLLMs#xff09;已能处理图像、文本等多种输入。然而#xff0c;长文本输入带来的高计算成本始终是部署中的关键瓶颈——Transformer的自注意力机制复杂度随输入长度平方级增长#…近年来大型语言模型LLMs及其多模态变体MLLMs已能处理图像、文本等多种输入。然而长文本输入带来的高计算成本始终是部署中的关键瓶颈——Transformer的自注意力机制复杂度随输入长度平方级增长导致处理长文档或对话时效率低下。尽管上下文长度不断扩展但令牌数量的激增仍制约着模型的吞吐量和实际应用成本。论文Text or Pixels? It Takes Half: On the Token Efficiency of Visual Text Inputs in Multimodal LLMs链接https://arxiv.org/pdf/2510.18279一个有趣的问题随之浮现能否通过将文本转换为图像来压缩输入减少令牌使用同时保持模型性能本论文首次系统性地探索了“文本即图像”这一输入压缩策略。通过将长文本渲染为单张图像并直接输入多模态模型作者发现解码器所需的令牌数量可减少近一半且任务性能未受显著影响。这一发现不仅为输入压缩提供了新思路也揭示了多模态模型在高效推理中的潜力。一、研究动机为何需要文本输入压缩长文本处理是LLMs应用中的常见场景例如文档分析、多轮对话或复杂推理任务。传统方法通过令牌修剪、摘要或软提示等技术压缩输入但这些方法往往需要额外训练或引入偏差。另一方面多模态模型如GPT-4V、Gemini天然具备从图像中读取文本的能力其视觉编码器能将图像转换为固定长度的视觉令牌序列且数量远少于原始文本令牌。论文指出现有研究虽已尝试“文本即图像”输入但多关注模型能力而非效率。本文的核心动机在于利用多模态模型的视觉编码器作为隐式压缩层在不微调模型的前提下显著降低解码器的令牌负担。这种方法的优势在于无监督性无需额外训练或标注数据通用性适用于任何支持图像输入的多模态模型高效率视觉令牌数量固定与文本长度无关二、方法概述文本转图像的压缩管道论文提出一个简单的文本转图像流程将长上下文渲染为图像并与短文本查询拼接后输入多模态模型。具体步骤如下文本渲染使用LaTeX排版引擎将文本转换为高质量图像保留原始布局与换行。视觉编码通过预训练的视觉编码器如CLIP将图像映射为固定长度的视觉令牌序列。投影与输入视觉令牌通过线性层投影到语言模型的空间与文本查询拼接为最终输入。整个过程如下图所示该图直观展示了如何将90个令牌的文本压缩为50个视觉令牌节省近一半输入长度。三、方法问题形式化与评估协议问题形式化文本基线将上下文 长度 与查询 拼接输入长度为 。图像输入将 渲染为图像 经视觉编码器生成 个视觉令牌输入长度为 。压缩比定义压缩比 定义为当该公式量化了令牌节省程度 表示压缩有效。评估协议对每个样本分别运行文本基线和图像输入模式比较准确性任务特定指标如检索准确率、ROUGE分数令牌使用量 与延迟端到端推理时间四、实验设置与基准任务论文在两个典型长上下文任务上验证方法RULER S-NIAH长上下文检索任务模型需从干扰段落中提取目标数字。CNN/DailyMail文档摘要任务评估生成质量。使用的模型包括GPT-4.1-miniAPI调用Qwen2.5-VL-72B-Instruct开源模型对比基线包括Select-Context基于自信息的令牌修剪LLMLingua-2基于Transformer的令牌选择模型五、实验结果与分析长上下文检索准确性与令牌节省的平衡在RULER任务中文本转图像输入在保持高准确性的同时显著减少了令牌使用。例如GPT-4.1-mini在 视觉令牌时可容忍 文本令牌压缩比 。Qwen2.5-VL-72B在 时容忍 压缩比 。该图展示了不同视觉令牌预算下模型准确性随文本长度增加的变化。当文本令牌数量超过容忍阈值 (m^*) 时性能急剧下降。表中数据显示图像输入将解码器令牌减少38%-58%且准确性未显著降低。文本令牌容忍度与视觉令牌的关系图中显示文本令牌容忍度 与视觉令牌数量 呈线性正相关压缩比稳定在2左右。这表明视觉预算与文本压缩容量之间存在可预测的权衡。文档摘要视觉输入优于专用修剪方法在CNN/DailyMail任务中文本转图像方法在保留仅40%令牌的情况下生成质量优于两种令牌修剪基线BERTScore和ROUGE指标均接近文本基线在相同压缩率下视觉输入更全面地保留原文信息性能对比表明文本转图像在令牌减少62%-67%时仍保持较高的摘要质量。延迟分析GPT-4.1-mini因API开销图像输入延迟略高Qwen2.5-VL-72B因序列缩短推理速度提升25%-45%结论本论文通过实证研究表明将文本输入转换为图像是一种高效、实用的输入压缩方法。在多模态大语言模型中视觉文本输入可将解码器令牌数量减少近一半且在长上下文检索与文档摘要任务中保持性能无损。该方法无需模型调整兼容现有系统为提升LLM推理效率开辟了新路径。未来通过结合其他压缩技术与多模态融合有望进一步突破长上下文处理的瓶颈。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】