EAS手法は、MLLMs（Multi-modal Large Language Models）に対するパラメータおよび計算効率を改善するために設計されています。この手法では、不要な注意機構をスキップすることで推論速度を向上させることが重要です。従来のアプローチでは全体的なTransformerレイヤーの冗長性評価が行われていましたが、EASはより具体的にMHAs（Multi-head Attentions）に焦点を当てたグラニュラーな冗長性評価を行います。また、PIA（Propagation-of-Information Adapter）という新しいアダプターも導入されており、これは情報伝達や再パラメータ化に役立ちます。