유사한 콘텐츠 찾기

AI 大模型的「中文税」：中文比英文更费 Token，为什么？ 作者｜汤一涛 编辑｜ 靖宇 Opus 4.7 刚发布那几天，X 上怨声载道。有人说一次对话就把她的 session 额度用光了，有人说同一段代码跑完的成本比上周翻了一倍多；还有人晒出自己 200 美元 Max 订阅不到两小时就触顶的截图。 独立开发者 BridgeMind 承认 Claude 是世界上最好的模型，但同时也是最贵的模型。他的 Max 订阅用不到两小时就限额了，但幸好——他买了两份。｜图片来源：X@bridgemindai Anthropic 官方价格没变，每百万输入 token 仍是 5 美元，输出 25 美元。但这个版本引入了新 tokenizer，同时 Claude ... via 极客公园 标签: #token#中文#tokenizer ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple. FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины. Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации. В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями . FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания: ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров . Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000. На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям. Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов. Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление. Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения. FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео. ▶️Набор токенизаторов: 🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN. ▶️VAE: 🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8. 🟡Страница проекта 🟡Набор на HF 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Tokenizer#Flextok#Apple

🌟Minimax VTP: гибридный токенизатор для диффузии на стероидах. В диффузионных архитектурах считается, что масштабировать первую стадию, VAE - занятие неблагодарное. Eго задача - превратить пиксели в латентный код и обратно, а добавление ему параметров или данных никак не помогает основной модели DiT генерировать изображения лучше. MiniMax решила поменять правила игры и представила Visual Tokenizer Pre-training (VTP). Их гипотеза заключается в том, что токенизатор должен не просто механически "зиповать" пиксели, а понимать семантику изображения. Чтобы реализовать это, они объединили в обучении токенизатора сразу 3 лосса: 🟢Стандартный pixel reconstruction loss; 🟢Self-supervised learning (через Masked Image Modeling и дистилляцию, как в DINOv2); 🟢Image-text contrastive loss (как в CLIP). Это заставило латентное пространство структурироваться семантически: теперь векторы кодировали смыслы, а не просто цветовые пятна. 🟡Теоретические выкладки подтвердились на практике. Оказалось, что качество генерации напрямую зависит от "интеллекта" токенизатора. Не меняя архитектуру и гиперпараметры самого DiT и не увеличивая затраты на его обучение, просто за счет использования VTP-токенизатора удалось улучшить метрику FID на 65.8% и ускорить сходимость модели в 3 раза. 🟡Но главное открытие - это то, что заработал закон масштабирования для Stage 1. Теперь, чем больше вычислительной мощности и данных вливается в претрейн токенизатора, тем качественнее становится итоговая генерация, чего раньше с обычными VAE достичь было невозможно. 🟡В открытом доступе опубликованы 3 чекпоинта VTP с различием по количеству параметров: 🟠VTP-Large - 0.7B; 🟠VTP-Base - 0.3B; 🟠VTP-Small - 0.2B. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Diffusion#Tokenizer#Minimax