[논문리뷰] OmniZip: Audio-Guided Dynamic Token Compression for Fast Omnimodal Large Language Models

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저자: Keda Tao, Kele Shao, Bohan Yu, Weiqiang Wang, Jian liu

핵심 연구 목표

옴니모달 대규모 언어 모델(OmniLLMs)이 직면한 오디오-비디오 토큰의 과도한 수 와 주의 메커니즘의 2차 복잡성 으로 인한 계산 및 메모리 병목 현상 을 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 단일 모달 압축 방법으로는 멀티모달 토큰의 공동 압축 요구사항을 충족하기 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.

핵심 방법론

OmniZip 은 훈련-불필요(training-free) 방식으로 오디오-비디오 토큰을 압축합니다. 먼저, 오디오 인코더의 어텐션 분포 를 기반으로 주요 오디오 토큰 을 식별하고, 각 시간 그룹에 대한 오디오 유지 점수 를 계산하여 정보 밀도 와 이벤트 경계 를 파악합니다. 이 점수를 활용하여 비디오 토큰의 동적 가지치기 비율 을 결정하며, 교차 모달 유사성 을 통해 오디오 앵커를 통합합니다. 마지막으로, 비디오 토큰은 교차 프레임 유사성 과 밀도-피크 클러스터링(DPC-KNN) 을 활용하는 인터리브드 시공간 압축(ISTC) 모듈 을 통해 압축됩니다.

주요 결과

OmniZip 은 Qwen2.5-Omni-7B 모델에서 2.51배에서 3.54배의 추론 속도 향상 을 달성했습니다. 또한, 10GB의 GPU 메모리 감소(1.4배 메모리 절약) 를 이루면서도, 계산 FLOPs를 60% 절감 하고 99.1%의 평균 정확도 를 유지했습니다. 특히, 사전 채우기(prefilling) 단계에서 3.42배 에 달하는 속도 향상을 보여주었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

OmniZip 은 오디오-비디오 데이터를 효율적으로 처리 해야 하는 OmniLLM 의 배포 가능성 을 크게 높입니다. 훈련 과정 없이 추론 속도와 메모리 사용량을 개선 하는 능력은 리소스 제약이 있는 환경 에서 멀티모달 모델을 운용하는 AI 엔지니어에게 특히 유용합니다. FlashAttention 과 같은 최신 최적화 기법과 호환되며 LLM 내부 어텐션 매트릭스에 접근할 필요가 없어 GPU 메모리 초과(OOM) 문제 를 효과적으로 회피할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.