Analisi del Linguaggio dei Token Visivi

Analyzing The Language of Visual Tokens

November 7, 2024

Autori: David M. Chan, Rodolfo Corona, Joonyong Park, Cheol Jun Cho, Yutong Bai, Trevor Darrell

cs.AI

Abstract

Con l'introduzione di modelli basati su transformer per compiti di visione e linguaggio, come LLaVA e Chameleon, si è rinnovato l'interesse per la rappresentazione tokenizzata discreta delle immagini. Questi modelli trattano spesso le patch di immagini come token discreti, analogamente alle parole nel linguaggio naturale, apprendendo allineamenti congiunti tra linguaggio visivo e linguaggio umano. Tuttavia, si sa poco sul comportamento statistico di questi linguaggi visivi - se seguono distribuzioni di frequenza, strutture grammaticali o topologie simili a quelle dei linguaggi naturali. In questo articolo, adottiamo un approccio centrato sul linguaggio naturale per analizzare i linguaggi visivi discreti e scopriamo sorprendenti somiglianze e differenze fondamentali. Dimostriamo che, sebbene i linguaggi visivi aderiscano a distribuzioni zipfiane, una maggiore innovazione dei token determina un'entropia più elevata e una minore compressione, con token che rappresentano prevalentemente parti di oggetti, indicando una granularità intermedia. Mostriamo inoltre che i linguaggi visivi mancano di strutture grammaticali coese, portando a una perplessità più elevata e a un'organizzazione gerarchica più debole rispetto ai linguaggi naturali. Infine, dimostriamo che, sebbene i modelli di visione si allineino più strettamente ai linguaggi naturali rispetto ad altri modelli, questo allineamento rimane significativamente più debole della coesione riscontrata all'interno dei linguaggi naturali. Attraverso questi esperimenti, dimostriamo come la comprensione delle proprietà statistiche dei linguaggi visivi discreti possa guidare la progettazione di modelli di computer vision più efficaci.

English

With the introduction of transformer-based models for vision and language tasks, such as LLaVA and Chameleon, there has been renewed interest in the discrete tokenized representation of images. These models often treat image patches as discrete tokens, analogous to words in natural language, learning joint alignments between visual and human languages. However, little is known about the statistical behavior of these visual languages - whether they follow similar frequency distributions, grammatical structures, or topologies as natural languages. In this paper, we take a natural-language-centric approach to analyzing discrete visual languages and uncover striking similarities and fundamental differences. We demonstrate that, although visual languages adhere to Zipfian distributions, higher token innovation drives greater entropy and lower compression, with tokens predominantly representing object parts, indicating intermediate granularity. We also show that visual languages lack cohesive grammatical structures, leading to higher perplexity and weaker hierarchical organization compared to natural languages. Finally, we demonstrate that, while vision models align more closely with natural languages than other models, this alignment remains significantly weaker than the cohesion found within natural languages. Through these experiments, we demonstrate how understanding the statistical properties of discrete visual languages can inform the design of more effective computer vision models.