Un *token pixel* è l'unità fondamentale che consente ai modelli basati su Transformer di elaborare informazioni visive allo stesso modo in cui elaborano il linguaggio. Invece di fornire a un modello centinaia di migliaia di valori RGB grezzi, un'immagine viene prima suddivisa in piccoli pezzi — tipicamente 16×16 pixel — che vengono poi appiattiti e proiettati in embedding vettoriali densi. Questi embedding diventano i “token” dell'immagine, analoghi ai token subparola nel testo. Lavori recenti come _Da Pixel a Token: Codifica Byte-Pair su Modalità Visive Quantizzate_ spingono ulteriormente questa idea applicando BPE direttamente ai dati visivi, creando un vocabolario appreso di schemi visivi ricorrenti piuttosto che pezzi di griglia fissi. Questo inietta informazioni prioritarie strutturali in ogni token, quindi nelle prime fasi della rete un token potrebbe rappresentare “bordo” o “texture”, mentre gli strati più profondi li compongono in concetti di livello superiore come “semaforo” o “viso umano”. Il vantaggio è duplice: prima, riduce drasticamente la lunghezza della sequenza da oltre 150.000 pixel a poche centinaia di token, rendendo l'auto-attenzione computazionalmente fattibile; secondo, allinea il formato di rappresentazione visiva con i token linguistici, consentendo a un singolo Transformer di ragionare attraverso le modalità senza codificatori separati. In pratica, questa strategia di tokenizzazione ha dimostrato di migliorare la comprensione multimodale e l'efficienza dei dati, aiutando modelli come Being-VL-0 a raggiungere prestazioni più forti anche con dati di addestramento limitati.
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