YOPO

YOPO（You Only Prune Once）是一种针对多模态大语言模型（MLLM）的剪枝策略，旨在有效降低视觉计算的资源消耗。传统上，剪枝视觉标记的过程本身需要大量的计算资源，但YOPO提出了一种一次性剪枝的方法，从而简化这个过程。

YOPO的核心剪枝策略：

1. 邻域感知的视觉注意力计算：仅涉及空间邻近的视觉标记进行计算。
2. 非活动视觉注意力丢弃：利用视觉和文本标记之间的注意力权重比，评估注意力头在视觉计算中的重要性，从而剪掉不活跃的神经元。
3. 稀疏视觉投影：得益于稀疏的视觉表示，在前馈神经网络（FFN）视觉计算中可丢弃大部分神经元。
4. 层级有效计算：在最后几层停止视觉相关计算。

这些方法结合使用，可以有效减少视觉信息处理所需的计算资源，使得模型在保持性能的同时，能够实现更高效的推断和训练。

使用场景：

1. 视觉问答与推理：YOPO经过评估在多个视觉问答基准上具有良好的表现，如VQAv2、GQA等。
2. 大规模视觉分析：适用于那些需要处理大量视觉数据的应用场景，例如自动驾驶、安防监控等。
3. 多模态交互系统：在聊天机器人或智能助手中实现更高效的视觉理解与交互。

YOPO的设计旨在为研究者和开发者提供一种高效的资源管理解决方案，以便能够在计算有限的环境中实现强大的视觉理解能力。