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Attention-Guided Token Selection Algorithm in InternVideo 2.5

Aperta
#302 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
computer-vision, machine-learning

Direzione di ricerca

La issue identifica la sezione 3.1 del paper su InternVideo 2.5 come punto di partenza; esamina quella sezione e individua l’implementazione corrispondente nel repository. Il lavoro sarebbe completato documentando il metodo di selezione dei token guidato dall’attenzione e affrontando la sua compatibilità con Flash Attention 2 e le sue implicazioni in termini di memoria.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi OpenGVLab team, thank you very much for all your excellent models.

In the InternVideo 2.5 paper section 3.1, it is mentioned that:

(1) uniform token pruning in early layers to maintain structural integrity while reducing computational overhead, and (2) attention-guided token selection in deeper layers to retain task-relevant essences.

Regarding the second point, attention-guided token selection, could you please share the specific method you used? Since this process involves attention weight, it may not be compatible with Flash Attention 2. Does this lead to excessive memory consumption?

Lingua principale
Python
Stelle
2.4k
Fork
160
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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