新興視覺語言模型的效能瓶頸
隨著生成式 AI 與多模態模型（Vision-Language Models, VLM）在工業與研究領域的普及，影像編碼所產生的長序列 Visual Token 成為阻礙推論速度與資源利用率的主要瓶頸。根據 arXiv:2508.00553v2 最新研究指出，典型的 ViT-based VLM 在編碼一張影像時可能產生上千個 Token，導致計算複雜度與記憶體需求呈平方級增長，並且在邊緣裝置或即時應用場景中難以部署。作為一位具備雲端 SaaS 與區塊鏈新創背景的資深全端工程師，我們必須從架構與演算法層面尋找可行解法，以兼顧開發流程與運營成本的最優解。
現有 Token Pruning 方法與侷限分析
過去常見的 Token Pruning 或 Merge 技術通常依賴特殊 Token（如 CLS）或需針對下游任務進行微調（fine-tuning）。例如，根據 Google Research 官方部落格（2023）介紹的 Dynamic Token Pooling，雖能削減 30% 以上的 FLOPs，但仍需重訓模型以保持精度；而基於聚類的 Token 合併在維持全局資訊時，因為聚類中心不穩定，容易在複雜場景中導致細節遺失。這些方法的可擴展性與跨模型通用性不足，使得工程團隊在多架構佈署時面臨困境。
HiPrune 架構原理與實作細節
針對上述挑戰，HiPrune 提出一套無需訓練、模型無關的 Token Pruning 框架。根據論文作者觀察，ViT 中層（middle layers）專注於物件區域，而深層（deep layers）扮演全域語境整合角色。HiPrune 將 Token 分為三類：
1. Anchor Tokens：於中層具有高注意力權重之 Token，用以鎖定重要物件區域。
2. Buffer Tokens：與 Anchor Tokens 空間相鄰，確保區域連續性並保留細節。
3. Register Tokens：於深層展現高注意力之 Token，作為全局語意摘要。
整體流程不引入額外參數，也不需再訓練模型，且可無縫整合於任何 ViT-based VLM。源碼已開放於 GitHub，遵循 Apache 2.0 授權。
效能與精度實測分析
在 LLaVA-1.5、LLaVA-NeXT 與 Qwen2.5-VL 三大主流 VLM 上進行 Benchmark，結果顯示：
• 當僅保留 33.3% 的視覺 Token 時，HiPrune 可維持高達 99.3% 的任務準確度。
• 在更嚴苛的削減條件下，僅採用 11.1% Token，仍可達到約 99.5% 精度。
此外，FLOPs 與推論延遲均可縮減最多 9×，特別適用於高並發與實時回饋需求的後端服務。以上數據均來自於作者對比多架構、多任務的交叉測試，並透過自動化 DevOps Pipeline 整合實際部署，具備高度可重現性。
部署建議與未來展望
建議在微服務架構中，將 HiPrune 作為影像預處理子服務實現。以 Kubernetes + Istio 為骨幹，可透過 Sidecar 模式攔截原始影像 Token，執行 Pruning 後再傳遞至核心推論服務，無需修改上游模型。對於前端體驗而言，推論延遲降低直接提升用戶交互流暢度；對於後端效能而言，資源利用率與成本效率均獲顯著提升。未來可將此思路延伸至多模態融合（如 Video+Text）或更高維度注意力機制，並與硬體廠商合作，將 Token Pruning 內建於邊緣 AI 加速卡中，進一步擴大適用範疇。
