长文:Image Tokenizer 定义视觉语言,压缩最优未必最易学
peterxichen · x · 2026-09-15
- 作者 Siting Li 发布 9 条长推,从统一自回归多模态训练的视角重新审视图像 tokenizer 的角色。
- 核心论点:图像 tokenizer 不只是压缩与重建像素的工具,它定义了统一模型必须学习的「视觉语言」——模型要用同一套表示同时完成理解与生成、并与文本对齐。
- 关键反直觉结论:压缩效率最好的 tokenizer,未必产生最容易让模型学习的视觉语言,两者应分开评估。
- 对统一多模态模型(Understanding + Generation 一体)的设计而言,tokenizer 的选择直接影响训练效果,值得作为独立研究对象。
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