Fortschritte in multimodalen generativen Modellen durch Latent Language Modeling

Die Entwicklung multimodaler generativer Modelle stellt eine besondere Herausforderung dar, da sie sowohl diskrete Daten wie Text und Code als auch kontinuierliche Daten wie Bilder, Audio und Video verarbeiten müssen. Ein vielversprechender Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderung ist das sogenannte "Latent Language Modeling" (LatentLM), das im Paper "Multimodal Latent Language Modeling with Next-Token Diffusion" vorgestellt wird.

Grundlagen von LatentLM

LatentLM basiert auf der Idee, kontinuierliche Daten wie Bilder mithilfe eines Variational Autoencoders (VAE) in latente Vektoren umzuwandeln. Diese latenten Vektoren repräsentieren die wesentlichen Informationen des Bildes in einem kompakten Format. Anschließend werden diese Vektoren durch einen kausalen Transformer verarbeitet, der auch für die Verarbeitung von diskreten Daten wie Text verwendet wird. Der Transformer lernt dabei, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Modalitäten zu verstehen und zu modellieren.

Next-Token Diffusion und Sigma-VAE

Ein Kernaspekt von LatentLM ist die sogenannte "Next-Token Diffusion". Diese Methode ermöglicht die autoregressive Generierung der latenten Bildvektoren. Ähnlich wie bei der Textgenerierung, bei der Wort für Wort erzeugt wird, werden hier die latenten Vektoren sequenziell generiert. Um die Herausforderungen des "Variance Collapse" zu bewältigen, einem bekannten Problem bei VAEs im Kontext autoregressiver Modelle, wurde der Sigma-VAE entwickelt. Dieser modifizierte VAE trägt dazu bei, die Varianz der latenten Vektoren zu erhalten und somit die Qualität der generierten Bilder zu verbessern.

Anwendungsgebiete und Performance

Die Vielseitigkeit von LatentLM zeigt sich in den verschiedenen Anwendungsbereichen, in denen es erfolgreich eingesetzt werden kann. Im Bereich der Bildgenerierung übertrifft LatentLM laut den Autoren des Papers Diffusion Transformers sowohl in der Performance als auch in der Skalierbarkeit. Besonders interessant ist die Integration von LatentLM in multimodale Large Language Models (MLLMs). Hier bietet LatentLM eine universelle Schnittstelle, die die Generierung und das Verständnis multimodaler Daten vereinheitlicht. Im Vergleich zu anderen Ansätzen wie Transfusion und vektorquantisierten Modellen erzielt LatentLM bei der Skalierung der Trainingsdaten bessere Ergebnisse. Auch im Bereich der Text-to-Speech-Synthese zeigt LatentLM überzeugende Leistungen. Hier übertrifft es in puncto Sprecherähnlichkeit und Robustheit das State-of-the-Art-Modell VALL-E 2 und benötigt dabei deutlich weniger Dekodierungsschritte.

Fazit

LatentLM präsentiert sich als ein vielversprechender Ansatz für die Entwicklung multimodaler generativer Modelle. Die Kombination von VAEs, Next-Token Diffusion und kausalen Transformern ermöglicht eine effiziente und skalierbare Verarbeitung von diskreten und kontinuierlichen Daten. Die erzielten Ergebnisse in verschiedenen Anwendungsbereichen unterstreichen das Potenzial von LatentLM, die Entwicklung großer multimodaler Modelle voranzutreiben. Bibliographie Sun, Y. et al. (2024). Multimodal Latent Language Modeling with Next-Token Diffusion. arXiv preprint arXiv:2412.08635. Xiong, J. et al. (2024). Autoregressive Models in Vision: A Survey. https://github.com/ChaofanTao/Autoregressive-Models-in-Vision-Survey Zhou, C. et al. (2024). Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model. https://ai.meta.com/research/publications/transfusion-predict-the-next-token-and-diffuse-images-with-one-multi-modal-model/ Yasunaga, M. et al. (2023). Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/fdba5e0a9b57fce03e89cc0cad0a24e9-Paper-Conference.pdf https://paperreading.club/page?id=272021 https://arxiv.org/html/2411.14808v1 https://openreview.net/forum?id=SI2hI0frk6 https://github.com/friedrichor/Awesome-Multimodal-Papers https://proceedings.mlr.press/v202/yasunaga23a/yasunaga23a.pdf