【深度学习】Token Redundancy Reduction：原理、方法与应用实践

Token Redundancy Reduction：原理、方法与应用实践

令牌冗余度降低（Token Redundancy Reduction）是近年来自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的重要优化技术，旨在减少模型处理过程中不必要的计算负担，同时尽可能保持模型性能。本文将全面介绍Token冗余缩减的技术原理、主流方法、实现细节以及在各类模型中的应用实践。

1 Token是什么？

可以把令牌想象成是模型能够“阅读”和“理解”的最小单位。

模型本身不认识我们输入的文字、图片这些原始数据，它只懂数学。所以，我们需要一个“翻译官”把这些数据转换成模型能处理的格式，这个过程就叫“分词（Tokenization）”，翻译出来的最小单位就是“令牌（Token）”。

• 对于文本：
  一个令牌通常是一个单词、一个词组，甚至是一个汉字或字母。
  例如，句子 “I love deep learning” 可能会被分成4个令牌：["I", "love", "deep", "learning"]。
  中文句子“我爱吃火锅”可能会被分成：["我", "爱吃", "火锅"]。

• 对于图片（这是您论文中的关键）：
  模型无法直接“看”一整张图片。它会先把图片切成很多个小方块（Patches），就像把一张大照片剪成一堆小拼图块。
  然后，每个小方块被转换成一串数字（一个向量），这一个“数字化的拼图块”就是一个视觉令牌。
  一张高清图片会被转换成成百上千个视觉令牌。

所以，令牌就是模型处理信息的基本砖块，无论是文字还是图像，都必须先被“打碎”成一块块的令牌，模型才能进行后续的计算。

2 Token Redundancy Reduction概述

Token Redundancy Reduction是指通过识别和消除输入序列中的冗余或不必要token，从而降低模型计算复杂度的一种优化技术。在Transformer架构中，自注意力机制的计算复杂度与token数量的平方成正比，这使得长序列处理成为性能瓶颈。

核心价值体现在三个方面：

1. 计算效率提升：减少token数量直接降低FLOPs（浮点运算次数），尤其对长序列处理效果显著
2. 内存占用优化：KV（Key-Value）缓存大小与token数量线性相关，缩减token可降低GPU内存压力
3. 模型加速：更少的token意味着更快的推理速度，对实时应用场景尤为重要

当前主流的token缩减技术可分为两大类：token修剪（token pruning）和token合并（token merging）。前者直接移除“不重要”的token，后者则将多个token的信息融合为更少的token。

3 Token Redundancy Reduction的技术原理

3.1 Token重要性评估

Token缩减的核心在于准确评估每个token的重要性。常见的重要性度量方法包括：

• 注意力权重法：利用Transformer各层的注意力权重作为重要性指标，高注意力权重的token通常更为重要
• 梯度显著性法：通过计算token嵌入对最终输出的梯度，评估其对预测结果的影响程度
• 能量评分法：基于token在特征空间中的能量分布判断重要性，高能量区域对应重要token

在状态空间模型（SSMs）如Mamba中，传统基于Transformer的重要性评估方法直接应用会导致显著性能下降，需要设计专门的评估指标。

3.2 Token修剪（token pruning）技术

Token修剪直接移除被判定为冗余的token，关键技术点包括：

• 局部修剪：仅在某些层进行token移除，保留其他层的完整token序列
• 全局修剪：跨所有层统一移除token，保持各层token数量一致
• 动态阈值：根据输入样本特性自适应调整修剪阈值，而非固定比例

实验表明，在Llama-3.1 8B等大型语言模型上，合理的token修剪可减少30-50%的计算量，而准确率仅下降1-3%。

注：这里的“层（Layer）”指的是Transformer模型中的基本处理单元，也常被称为“Transformer块（Block）”。

（1）打个比方
整个Transformer模型就像一个大型的加工厂。这个工厂不是一个大通铺，而是由一连串的独立的车间组成的。一个车间处理完，把半成品交给下一个车间继续处理。每一个这样的“车间”，就是一个“层（Layer）”。一个像GPT-3或Llama这样的大型语言模型，可能包含几十个（例如32、48、96个）这样的“车间”/“层”，它们一个接一个地堆叠起来，形成一个很深的结构。
在每个“层”这个车间里，主要有两台核心机器（注：这里涉及到的Transformer架构的一些知识，我会另外写一篇文章单独讲）：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：这台机器负责让所有的令牌（原材料）相互“沟通”，理解彼此的上下文关系。比如，在“河岸”这个词里，“岸”这个令牌会特别关注“河”这个令牌，从而确定自己的含义。
2. 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）：这是另一台机器，对经过“沟通”后的信息进行进一步的深度加工和提炼。

原材料（Tokens）进入第1层，经过这两台机器加工后，输出的半成品会作为输入，被送入第2层，以此类推，直到通过最后一层，产出最终结果。

（2） “仅在某些层进行token移除”的意思
还是打个比方，我们不在原材料刚进工厂时就进行筛选，而是在它们经过了几个车间（层）的初步加工后，再进行筛选和移除。
这里我用一篇论文LOP: Learning Optimal Pruning for Efficient On-Demand MLLMs Scaling中提及的“局部修剪（local pruning）”或“层次化缩减（hierarchical reduction）”策略来解释。
（注：虽然这篇论文并没有使用Token Redundancy Reduction的方法，而是把这种方法作为对比的，这篇论文主要讲的是一种模型剪枝（Model Pruning）的方法，Model Pruning我也会写一篇文章介绍）

• 浅层（靠近输入的层）：其“车间”主要负责识别基础、局部的信息。比如，对于图像，它们可能在识别边缘、颜色和纹理；对于文本，它们可能在理解基本的语法结构。在这个阶段，很难判断哪个令牌是“不重要”的。一个看似无用的背景图像块，可能在深层加工中会和某个概念关联起来。过早移除可能会导致关键信息丢失。

• 深层（靠近输出的层）：当令牌经过多层加工后，模型已经对它们有了更抽象、更全局的理解。这时，模型更有信心地判断：“好的，这10个代表‘蓝天’的视觉令牌，我已经理解了‘天空是蓝色’这个概念，现在可以丢掉其中8个，只保留2个作为代表，以节省后续更复杂推理的计算量。”

所以，“仅在某些层进行token移除”是一种更精细、更安全的策略。 它允许模型先用全部信息进行初步分析，然后在信息冗余度变得更明显、更容易判断的中间或深层阶段，再动手“剪枝”，从而在“减少计算”和“保留性能”之间取得更好的平衡。这也是这篇文章中提到的“浅层保留更多token，深层激进缩减”的层次化策略。

3.3 Token合并（token merging）技术

Token合并通过融合相似token来减少数量，主要方法有：

• 加权平均法：对相似token的嵌入向量进行加权平均，权重通常由相似度决定
• 聚类法：对token嵌入进行聚类，用聚类中心代表一组相似token
• 动态融合：基于注意力机制动态决定token融合方式和权重

“过滤-关联-压缩”范式是一种先进的token合并方法，它通过三个阶段实现高效缩减：

1. 过滤阶段：计算冗余评分并排序，决定哪些token应被丢弃
2. 关联阶段：建立被丢弃token与保留token的相关性矩阵
3. 压缩阶段：通过加权平均更新目标token，完成信息融合

4 思考：为什么降低令牌的冗余度没有减少模型本身的参数数量？

这里我们需要引入一个核心比喻：模型 vs. 输入数据。

• 模型本身：好比一座设备齐全的工厂。工厂里有多少条生产线、多少台机器、多少个工人，这些是固定的。这些机器和工人就代表模型的参数（Parameters）。工厂的规模（参数数量）决定了它的最大生产能力和复杂度。
• 输入数据（令牌）：好比是送进工厂等待加工的原材料。你今天送100吨原材料（100个令牌），明天送80吨（80个令牌），原材料的数量是变化的。

现在我们来看两种不同的操作：

1. 降低令牌冗余度（Token Redundancy Reduction）

   • 这相当于在原材料送进工厂之前，先做一道预处理。你发现100吨原材料里有20吨是多余的、质量不高的，于是你把它们挑出来扔掉，只把最精华的80吨送进工厂加工。
   • 这对工厂有影响吗？ 没有。工厂还是那个工厂，机器一台没少，工人一个没裁。工厂的规模（模型参数数量）完全没有改变。
   • 好处是什么？ 工厂需要加工的原材料变少了（从100吨减到80吨），所以这次加工任务会更快完成、更省能源（计算量降低）。

2. 模型剪枝（Model Pruning，这是您论文LOP方法的核心）

   • 这相当于对工厂本身进行改造。你发现工厂里有些机器常年不用，或者两条生产线的功能是重复的。于是你决定把这些多余的机器卖掉，把重复的生产线拆掉。
   • 这对工厂有影响吗？ 有，而且是根本性的影响。工厂的规模变小了，占地面积也小了。这直接减少了模型的参数数量。
   • 好处是什么？ 工厂变得更精简、更高效了。它永久性地变小了，未来的任何加工任务，成本都会降低。这就是所谓的“模型压缩”。

总结对比

因此，降低令牌冗余度只是优化了“喂给”模型的数据，而模型本身的大小（参数量）并未改变。这也就是原文所说的“它没有移除模型参数中的冗余”。

5 在不同模型架构中的应用

5.1 Transformer中的Token缩减

传统Transformer模型的token缩减技术已相对成熟，典型应用包括：

• Blockwise处理：如Star Attention将长序列分块处理，每块添加锚token（anchor block）保持全局信息，使注意力复杂度从O(n²)降至O(n)
• 层次化缩减：在不同网络层应用不同强度的缩减策略，浅层保留更多token，深层激进缩减
• 任务自适应：根据任务类型调整缩减策略，如QA任务更关注问句token，摘要任务更关注关键信息token

Star Attention在两阶段处理中实现了高效缩减：第一阶段各计算节点处理本地块（含锚块），第二阶段查询主机聚合全局注意力。这种方法在128K长度序列上实现了11倍加速，同时保持95%以上准确率。

5.2 状态空间模型(SSMs)中的Token缩减

SSMs（如Mamba）因其处理长序列的优势而备受关注，但直接应用Transformer的token缩减技术会导致显著性能下降。针对SSMs的专用缩减方法需要考虑：

• 时间连续性：SSMs的递归特性使token间存在时间依赖，不能简单独立处理
• 状态保留：缩减时需要特别注意保持模型的状态信息不被破坏
• 选择性传播：设计机制让模型能选择性地传播或遗忘信息

统一Token缩减(UTR)方法通过将token分为重要和不重要两组，分别应用不同策略，在Mamba-2模型上实现了5.7%到13.1%的准确率提升，同时显著降低计算需求。

5.3 多模态大模型(MLLMs)中的Token缩减

多模态输入（文本+图像）通常会产生大量token，冗余度更高。针对MLLMs的token缩减需要：

• 跨模态关联：考虑不同模态token间的相关性，如图像patch与描述文本的关系
• 模态特定策略：对视觉和语言token采用不同的重要性评估标准
• 训练无关方法：FiCoCo系列方法通过"过滤-关联-压缩"范式，在ScienceQA等10个多模态基准上优于现有方法，且无需微调

6 实践指南与代码示例

6.1 基于HuggingFace的实现

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 示例文本
text = "Token redundancy reduction is an important technique for optimizing transformer models."

# 生成token并计算重要性
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs, output_attentions=True)

# 基于最后一层注意力权重计算token重要性
attention_weights = outputs.attentions[-1][:, :, 0, :]  # 取[CLS]对所有token的注意力
token_importance = attention_weights.mean(dim=1).squeeze()

# 打印token及其重要性
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0])
for token, importance in zip(tokens, token_importance):
    print(f"{token}: {importance.item():.4f}")

6.2 自定义Token缩减层

import torch
import torch.nn as nn

class TokenReducer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, reduction_ratio=0.5):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.reduction_ratio = reduction_ratio
        self.importance_proj = nn.Linear(hidden_size, 1)
        
    def forward(self, hidden_states):
        # 计算token重要性分数
        importance_scores = torch.sigmoid(self.importance_proj(hidden_states))
        
        # 确定保留的token数量
        batch_size, seq_len, _ = hidden_states.shape
        keep_num = int(seq_len * (1 - self.reduction_ratio))
        
        # 按重要性排序并保留top-k
        _, indices = torch.topk(importance_scores.squeeze(-1), keep_num, dim=1)
        indices = indices.sort(dim=1).values  # 保持原始顺序
        
        # 收集保留的token
        reduced_states = torch.gather(
            hidden_states, 
            dim=1, 
            index=indices.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, self.hidden_size)
        )
        
        return reduced_states, indices

6.3 评估缩减效果

def evaluate_reduction(model, reducer, dataloader, device):
    model.eval()
    reducer.eval()
    total, correct = 0, 0
    original_flops = []
    reduced_flops = []
    
    with torch.no_grad():
        for batch in dataloader:
            inputs = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
            
            # 原始模型计算
            outputs = model(**inputs)
            original_flops.append(calculate_flops(model, inputs["input_ids"].shape[1]))
            
            # 应用token缩减
            hidden_states = model.embeddings(inputs["input_ids"])
            reduced_states, _ = reducer(hidden_states)
            
            # 缩减后计算
            reduced_outputs = model(inputs_embeds=reduced_states)
            reduced_flops.append(calculate_flops(model, reduced_states.shape[1]))
            
            # 计算准确率
            _, original_preds = torch.max(outputs.logits, dim=1)
            _, reduced_preds = torch.max(reduced_outputs.logits, dim=1)
            
            total += inputs["input_ids"].size(0)
            correct += (reduced_preds == original_preds).sum().item()
    
    accuracy = correct / total
    flops_reduction = 1 - sum(reduced_flops) / sum(original_flops)
    
    print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}, FLOPs reduction: {flops_reduction:.2%}")

7 挑战与未来发展方向

尽管token冗余缩减技术已取得显著进展，仍面临多项挑战：

1. 信息损失与性能平衡：激进缩减可能导致关键信息丢失，如何精确评估并最小化信息损失仍需研究
2. 跨层依赖：深层token缩减可能影响浅层已保留token的效用，需要更全局的优化视角
3. 动态序列适应：现有方法多采用固定缩减策略，难以适应不同输入序列的特性变化

未来可能的发展方向包括：

• 可学习缩减策略：通过轻量级网络动态预测每个输入的最佳缩减参数
• 多粒度缩减：在字符、词、短语等不同粒度上联合优化缩减策略
• 与模型压缩技术结合：将token缩减与模型量化、知识蒸馏等技术协同应用
• 理论分析：建立token缩减对模型表达能力影响的理论框架

8 总结

Token冗余缩减技术为大型语言模型的高效推理提供了实用解决方案。通过精心设计的缩减策略，可以在保持模型性能的同时显著降低计算资源需求。随着研究的深入，token缩减技术将持续演进，为更高效、更灵活的模型部署铺平道路。

在实际应用中，开发者需要根据具体模型架构、任务需求和硬件环境，选择合适的缩减方法和参数。本文介绍的技术原理和代码示例为相关实践提供了起点，读者可在此基础上进一步探索和优化。