解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南

文章摘要

【关 键 词】 多模态、Token压缩、视觉编码、投影器、LLM优化

当前技术选型需权衡多重因素：纯视觉方案通用性强但精度有限，文本引导方法查询相关但计算成本高；合并策略保留语义而丢弃策略压缩比更高。未来演进将聚焦三个方向：建立压缩技术的理论验证体系、开发任务自适应的动态压缩比机制，以及解决OCR等细粒度任务下的性能退化问题。通过全系统协同优化，Token压缩技术正推动多模态大模型向更高效、更敏捷的下一代架构演进。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 4383字 | 18分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

派欧算力云 – AI 云端一体化解决方案: 模型 API、Serverless、GPU 租赁

派欧算力云提供全面的 AI 云端平台解决方案,包括模型 API、Serverless 和高性能 GPU 实例等,帮助您节省高达 50% 的成本,并同时加速 AI 产品的构建和业务发展,助力企业实现创新突破,赢得市场竞争优势。