ビジュアルトークン

視覚トークンは画像の一部を表す小さな情報の塊だよ。これを使うことで、モデルは視覚データを理解して処理するのが、テキストにおける言葉がアイデアを表すのと似た感じになるんだ。

どうやって働くの？

コンピュータモデルが画像を見ると、写真をこれらの視覚トークンに分解するんだ。各トークンは特定の詳細を持っていて、モデルは物体や色、形を認識できるようになる。視覚トークンを使うことで、モデルは画像をもっと効率的に学習して理解できるんだ。

視覚トークンを使うと、タスクに必要なコンピュータのパワーを減らせるから、大きなデータセット、例えば長い文書や複雑なシーンを扱うことができても遅くならないんだ。また、モデルが画像の最も重要な部分に集中できるようになって、視覚コンテンツの全体的な理解が向上するんだ。

視覚トークンは、画像に関する質問に答えたり、文書を検索したり、動画を生成したりと、いろんなタスクに役立つよ。モデルが視覚を扱う方法を改善することで、もっと複雑なタスクを処理できて、より良い結果を出せるようになるんだ。