Adaptive Token Boundaries: Integrating Human Chunking Mechanisms into Multimodal LLMs
作者: Dongxing Yu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-03
💡 一句话要点
提出动态跨模态标记化框架以提升多模态LLMs性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大型语言模型 动态标记化 人类认知机制 视觉问答 复杂场景描述 适应性边界 层次表示 认知科学
📋 核心要点
- 现有的静态标记化方法无法有效模拟人类在处理多模态信息时的动态和上下文敏感性。
- 论文提出了一种动态跨模态标记化框架，结合了适应性边界和层次表示，以更好地反映人类认知机制。
- 实验结果显示，该方法在视觉问答和复杂场景描述任务上分别提升了7.8%和5.3%的性能，且更符合人类的注意力分布。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在处理多种数据类型方面取得了显著进展，但人类认知过程与计算方法之间仍存在显著差异。本研究系统性探讨了人类跨模态分块机制与MLLMs中的标记表示方法之间的相似性。通过实证研究比较人类表现模式与模型行为，我们证明了传统静态标记化方案限制了模型模拟人类信息处理动态、上下文敏感特性的能力。我们提出了一种新的动态跨模态标记化框架，结合了适应性边界、层次表示和基于认知科学原则的对齐机制。定量评估表明，该方法在基准任务上显著优于现有模型，且表现出更符合人类的错误模式和注意力分布。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有多模态大型语言模型在信息处理时无法有效模拟人类动态认知过程的问题。传统的静态标记化方法限制了模型的灵活性和适应性，导致性能不足。
核心思路：提出一种动态跨模态标记化框架，该框架通过适应性边界和层次表示来增强模型对上下文的敏感性，从而更好地模拟人类的认知机制。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：适应性边界模块、层次表示模块和对齐机制模块。适应性边界模块负责根据上下文动态调整标记边界，层次表示模块则用于构建多层次的特征表示，对齐机制模块确保不同模态之间的有效信息整合。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了动态标记化机制，使得模型能够根据输入的上下文信息自适应调整标记边界，这与传统静态标记化方法形成了鲜明对比。
关键设计：在参数设置上，采用了基于认知科学的设计原则，损失函数结合了多模态对齐损失和上下文适应性损失，网络结构则使用了多层次的Transformer架构，以增强模型的表达能力和灵活性。
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的动态跨模态标记化框架在视觉问答任务上提升了7.8%，在复杂场景描述任务上提升了5.3%。此外，该方法在错误模式和注意力分布上更符合人类表现，显示出更高的认知一致性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、图像描述生成和人机交互等。通过更好地模拟人类的认知过程，未来的多模态AI系统将能够提供更自然和高效的交互体验，推动智能助手和自动化系统的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities in processing diverse data types, yet significant disparities persist between human cognitive processes and computational approaches to multimodal information integration. This research presents a systematic investigation into the parallels between human cross-modal chunking mechanisms and token representation methodologies in MLLMs. Through empirical studies comparing human performance patterns with model behaviors across visual-linguistic tasks, we demonstrate that conventional static tokenization schemes fundamentally constrain current models' capacity to simulate the dynamic, context-sensitive nature of human information processing. We propose a novel framework for dynamic cross-modal tokenization that incorporates adaptive boundaries, hierarchical representations, and alignment mechanisms grounded in cognitive science principles. Quantitative evaluations demonstrate that our approach yields statistically significant improvements over state-of-the-art models on benchmark tasks (+7.8% on Visual Question Answering, +5.3% on Complex Scene Description) while exhibiting more human-aligned error patterns and attention distributions. These findings contribute to the theoretical understanding of the relationship between human cognition and artificial intelligence, while providing empirical evidence for developing more cognitively plausible AI systems.