Attention-Guided Token Selection Algorithm in InternVideo 2.5
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
该 issue 将 InternVideo 2.5 论文的第 3.1 节确定为起点；请审阅该节并在 repository 中找到对应的实现。完成的标准是记录 attention-guided token-selection method，并处理其与 Flash Attention 2 的兼容性及其对内存的影响。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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?
- 主要语言
- Python
- 星标
- 2.4k
- 派生
- 160
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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