2025年Next Token Prediction范式会统一多模态吗？

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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#生成对抗网络 #神经网络 #人工智能

介绍一下最近和来自北大，北航，港大，国科大等学校的同学以及阿里, Microsoft, Humanify等研究机构呕心沥血的综述工作《Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey》

作者: MMNTP Team
论文: https://arxiv.org/abs/2412.18619
Github: https://github.com/LMM101/Awesome-Multimodal-Next-Token-Prediction

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简介

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过去一两年时间里，多模态（Multimodal）领域涌现了大量基于Next Token Prediction（NTP）的模型，以下简称为MMNTP，这些模型在多模态理解与生成任务上取得了显著的进展。以图片模态举例，有以LLaVA, QwenVL为代表的图片理解模型，也有以Unified-IO系列，Chameleon，VAR为代表的基于离散Token的图片生成模型以及融合NTP和Diffusion架构的Transfusion，MAR等模型。音频部分则有Moshi为代表的基于NTP的音频理解和生成模型。

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本文采用全新的自下而上视角，从NTP范式的构建出发，全面探讨了以下几个核心方面：

  • 多模态的Tokenization技术

  • MMNTP模型架构设计

  • 训练方法与推理策略

  • 性能评测体系

  • 现存挑战

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本文提出了Rex-Omni，一个30亿参数规模的多模态大语言模型，在目标检测任务中实现了与基于回归的传统模型相媲美的性能。通过三个关键设计：1）采用0-999量化坐标表示的特殊令牌，提高预测效率；2）构建多个数据引擎生成丰富的语义监督；3）采用两阶段训练流程，结合监督微调和基于GRPO的强化学习，有效解决坐标精度和预测重复问题。在COCO等基准测试中，Rex-Omni在零样本设置下表现优异，并具备目标指代、OCR等多功能能力，为融合语言理解与视觉感知的系统提供了新思路。
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【神经网络与深度学习（吴恩达）】神经网络基础学习笔记
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接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路
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周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
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概念定义优缺点经验风险最小化 (ERM)在训练集上最小化平均损失简单易行，但易过拟合结构风险最小化 (SRM)在 ERM 基础上加入正则项抑制过拟合，更具泛化能力。
深度学习——神经网络
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本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
基于pso算法优化的PID神经网络的系统解耦控制算法-多变量系统控制 matlab代码成品
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两个输入三个输出，变量之间还互相勾勾搭搭，传统PID直接套用就像用菜刀削苹果——能搞但贼费劲。今儿咱们整点新活，把PSO粒子群算法和PID神经网络揉一块儿，搞个智能解耦控制器。需要源码的老铁评论区吱声，这算法在塑料挤出机温控系统上实测过，鲁棒性比厂里原来用的DMC强不少。跟常规的三层BP网络不同，咱们在隐藏层里埋了PID激活函数，让网络自己学会解耦逻辑。这里有个坑要注意：权值范围别设太大，控制在[-1,1]之间，不然激活函数直接饱和。从波形能明显看出，传统方法控制量抖得像心电图，而咱们的算法输出平滑得多。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
vvoennvv的博客
11-24 448
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法TCN-LSTM，用于解决传统时间序列预测方法在处理长期依赖关系和局部特征方面的不足。该算法通过TCN提取时间序列特征，结合LSTM的序列建模能力，提高了预测性能。文章详细介绍了算法流程，包括数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估等步骤，并提供了清晰的Python代码实现，支持多种数据格式输入和预测模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时间序列预测的准确性和效率。
Next-Token Prediction
06-05
<think>嗯，用户现在转向了技术细节的提问，聚焦在MM-VeT基准中使用的next-tokenprediction方法上。虽然引用了两篇论文片段，但核心需求其实是理解这个生成机制在多模态评估中的特殊性——毕竟常规NLP模型也会用next-tokenprediction。用户可能正在研究多模态模型的技术实现，或者想厘清MM-VeT与其他基准在生成逻辑上的差异。注意到ta特意提到“可能与MM-VeT基准相关”，说明需要结合具体评估框架来分析。从引用材料看，关键点有两个：一是Janus模型在纯文本和多模态任务中采用标准序列采样（[^1]），二是QFormer的结构调整会影响token预测效果（[^2]）。需要强调这两点在MM-VeT中的特殊意义：1.多模态理解任务中，模型必须同时处理图像特征和文本特征，next-tokenprediction实际是在对齐后的联合空间进行采样2.CFG技术的引入（如引用[1]所述$\logits=\logits_c+s\cdot(\logits_c-\logits_u)$）对多模态生成质量至关重要，这区别于纯文本生成用户可能没明说的深层需求是：为什么MM-VeT要关注生成方式？答案在于评估目标——闭环任务链需要连贯的多步输出，next-tokenprediction的误差累积会显著影响最终得分。比如空间导航任务中，若某个方向描述token出错（如“左”→“右”），后续整条路径就全错了。准备在回答里拆解三点：基础机制（配数学表达）、MM-VeT的适配性、QFormer结构的影响。最后补充可靠性验证，因为用户特别问到了评估偏差问题。那些开源实现建议则是为潜在实操需求埋伏笔。值得注意的风险点：引用[2]提到增加questiontoken有副作用，这点需要谨慎表述——不能直接归因于next-tokenprediction本身，可能是表示空间过载导致的。</think> 根据MM-VeT基准的设计及引用内容，关于Next-Token Prediction的实现机制及其在基准评估中的作用说明如下： --- ### 一、MM-VeT中的Next-Token Prediction核心机制 1. **基础工作原理**： 在文本或多模态任务中，模型通过**自回归生成**逐个预测输出序列的token，公式表达为： $$ P(y_t | y_{1:t-1}, \mathbf{X}) $$ 其中 $\mathbf{X}$ 是输入（图像/文本），$y_{1:t-1}$ 是已生成的历史token序列[^1]。该方法通过最大化对数似然训练模型逐步生成响应。 2. **多模态适应性扩展**： - **图像生成任务**：引入 **Classifier-Free Guidance (CFG)** 增强条件控制，logits计算为： $$ \logits_{\text{final}} = \logits_{\text{cond}} + s \cdot (\logits_{\text{cond}} - \logits_{\text{uncond}}) $$ 其中 $s$ 为引导强度（默认 $s=1.5$），$\logits_{\text{cond}}$ 是条件输入下的logits，$\logits_{\text{uncond}}$ 是无条件logits[^1]。 - **跨模态对齐**：通过QFormer引入**可学习指令token**（实验显示64个token效果最优），将视觉特征与语言模型隐空间对齐[^2]。 --- ### 二、在MM-VeT基准评估中的具体作用 1. **任务链执行能力验证**： MM-VeT要求模型串联识别→推理→生成等子能力，而**Next-Token Prediction是生成连贯多步响应的核心技术**。例如在OCR+推理任务中： - *Step1*：从图像预测OCR结果token序列 - *Step2*：基于OCR tokens预测知识推理逻辑 - *Step3*：生成最终安全建议（见图例） ```plaintext [输入] 药物说明书图片 → [OCR token预测] "成分: 对乙酰氨基酚..." → [推理token预测] "孕妇禁用成分: ..." → [生成] "该药孕妇不安全" ``` 2. **评估指标关联性**： MM-VeT采用GPT-4自动评分，其本质是评估**生成序列的质量和逻辑一致性**（即Next-Token Prediction输出的完整性），具体考察： - 关键信息准确度（如OCR token是否正确） - 推理链连贯性（如token序列是否自洽）[^1][^2] --- ### 三、技术挑战与可靠性验证 1. **关键挑战**： - **误差累积**：多步任务中早期token预测错误导致后续偏离（如空间导航任务中方向描述错误） - **模态对齐瓶颈**：视觉特征到语言token的映射偏差（需依赖QFormer等适配器优化[^2]） 2. **可靠性验证方法**： MM-VeT通过三重机制确保评估可信： - **人工校验**：对10%样本进行生成序列人工复核 - **扰动测试**：对输入添加噪声，检验token预测鲁棒性 - **多LLM评分交叉验证**：同步使用Claude/Gemini评分减少单一模型偏差[^1] --- ### 四、与MM-VeT基准的关联性总结 | **维度** | **影响说明** | |------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **任务链实现** | Next-Token Prediction是生成多步响应的底层支撑技术 | | **评估对象** | 直接检验模型在跨模态条件下的序列生成能力 | | **性能瓶颈分析** | Token预测错误率映射到MM-VeT子能力得分（如OCR错误→识别能力弱项） | | **优化方向** | CFG参数调优（$s$值）、QFormer结构改进可提升MM-VeT综合得分[^1][^2] | --- **
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