Um *token de pixel* é a unidade fundamental que permite que modelos baseados em Transformer processem informações visuais da mesma forma que processam linguagem. Em vez de alimentar um modelo com centenas de milhares de valores RGB brutos, uma imagem é primeiro dividida em pequenos pedaços — tipicamente 16×16 pixels — que são então achatados e projetados em embeddings vetoriais densos. Esses embeddings tornam-se os “tokens” da imagem, análogos aos tokens de subpalavras em texto. Trabalhos recentes como _From Pixels to Tokens: Byte-Pair Encoding on Quantized Visual Modalities_ levam essa ideia adiante aplicando BPE diretamente aos dados visuais, criando um vocabulário aprendido de padrões visuais recorrentes em vez de patches fixos em grade. Isso injeta informações estruturais prévias em cada token, de modo que no início da rede, um token pode representar “borda” ou “textura”, enquanto camadas mais profundas os compõem em conceitos de nível superior como “semáforo” ou “rosto humano”. A vantagem é dupla: primeiro, reduz drasticamente o comprimento da sequência de 150.000+ pixels para algumas centenas de tokens, tornando a autoatenção computacionalmente viável; segundo, alinha o formato de representação visual com os tokens de linguagem, permitindo que um único Transformer raciocine através de modalidades sem codificadores separados. Na prática, essa estratégia de tokenização demonstrou melhorar a compreensão multimodal e a eficiência dos dados, ajudando modelos como Being-VL-0 a alcançar um desempenho mais forte mesmo com dados de treinamento limitados.
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