Un *jeton pixel* est l'unité fondamentale qui permet aux modèles basés sur des transformateurs de traiter l'information visuelle de la même manière qu'ils traitent le langage. Au lieu de nourrir un modèle avec des centaines de milliers de valeurs RGB brutes, une image est d'abord partitionnée en petits morceaux — typiquement 16×16 pixels — qui sont ensuite aplatis et projetés dans des embeddings vectoriels denses. Ces embeddings deviennent les « jetons » de l'image, analogues aux jetons de sous-mots dans le texte. Des travaux récents comme _Des pixels aux jetons : encodage par paires de bytes sur des modalités visuelles quantifiées_ poussent cette idée plus loin en appliquant directement le BPE aux données visuelles, créant un vocabulaire appris de motifs visuels récurrents plutôt que des morceaux de grille fixes. Cela injecte des informations structurelles préalables dans chaque jeton, si tôt dans le réseau qu'un jeton pourrait représenter « bord » ou « texture », tandis que des couches plus profondes les composent en concepts de niveau supérieur comme « feu de circulation » ou « visage humain ». L'avantage est double : premièrement, cela réduit considérablement la longueur de la séquence de plus de 150 000 pixels à quelques centaines de jetons, rendant l'auto-attention économiquement faisable ; deuxièmement, cela aligne le format de représentation visuelle avec les jetons de langage, permettant à un seul transformateur de raisonner à travers des modalités sans encodeurs séparés. En pratique, cette stratégie de tokenisation a montré qu'elle améliore la compréhension multimodale et l'efficacité des données, aidant des modèles comme Being-VL-0 à obtenir de meilleures performances même avec des données d'entraînement limitées.
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