Token Communications: A Large Model-Driven Framework for Cross-modal Context-aware Semantic Communications

📄 arXiv: 2502.12096v4 📥 PDF

作者: Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Rahim Tafazolli, Mehdi Bennis, Dusit Niyato

分类: cs.MM, cs.CV, cs.IT, eess.SP

发布日期: 2025-02-17 (更新: 2025-07-16)

备注: Accepted at IEEE Wireless Communications Magazine

💡 一句话要点

提出Token Communications框架，利用大模型驱动跨模态上下文感知语义通信。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义通信 跨模态学习 大模型 Token化 上下文感知 无线网络 生成式模型

📋 核心要点

  1. 现有语义通信方法缺乏有效利用跨模态上下文信息的能力，限制了带宽效率和通信质量。
  2. TokCom框架利用生成式基础模型和多模态大语言模型，以token为通信单元，实现跨模态上下文感知。
  3. 实验表明，TokCom在图像语义通信中显著提高了带宽效率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Token Communications (TokCom) 的大模型驱动框架，旨在利用生成式语义通信 (GenSC) 中的跨模态上下文信息。TokCom是一种新的范式，其灵感来源于生成式基础模型和多模态大型语言模型 (GFM/MLLM) 的最新成功。在该框架中，通信单元是token，从而能够在发射机和接收机处实现高效的基于Transformer的token处理。本文探讨了在GenSC中利用上下文信息的潜在机遇和挑战，研究了如何将基于GFM/MLLM的token处理集成到语义通信系统中，以经济的复杂度有效地利用跨模态上下文。此外，本文还提出了未来无线网络中各层高效TokCom的关键原则。在一个典型的图像语义通信设置中，我们展示了TokCom通过利用token之间的上下文信息所实现的带宽效率的显著提高。最后，确定了潜在的研究方向，以促进TokCom在未来无线网络中的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有语义通信系统在处理多模态数据时，通常忽略了不同模态和模态内部token之间的上下文信息，导致信息冗余和带宽浪费。传统方法难以有效利用这些上下文信息，从而限制了通信效率和可靠性。

核心思路：TokCom的核心在于将通信单元从原始数据转换为token，并利用大型模型（如GFM/MLLM）来处理这些token，从而捕捉和利用跨模态和模态内部的上下文信息。通过这种方式，可以更有效地编码和解码语义信息，减少冗余，提高带宽效率。

技术框架：TokCom框架包含发射机和接收机两部分。在发射机端，输入数据首先被转换为token序列。然后，利用GFM/MLLM对这些token进行编码，提取语义特征，并进行压缩。压缩后的token序列通过无线信道传输到接收机。在接收机端，GFM/MLLM对接收到的token序列进行解码，恢复原始数据。整个过程利用Transformer架构进行高效的token处理。

关键创新：TokCom的关键创新在于将大型模型引入语义通信，并以token作为通信单元。这使得系统能够有效地利用跨模态上下文信息，从而实现更高的带宽效率和更好的通信质量。与传统方法相比，TokCom能够更智能地编码和解码语义信息，减少冗余，并适应不同的信道条件。

关键设计：TokCom的关键设计包括：1) 选择合适的GFM/MLLM模型，例如基于Transformer的模型；2) 设计有效的token化策略，将原始数据转换为有意义的token序列；3) 设计合适的损失函数，用于训练GFM/MLLM模型，例如重建损失和对比学习损失；4) 优化网络结构，以降低计算复杂度，并适应不同的无线网络环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TokCom在图像语义通信中实现了显著的带宽效率提升。通过利用token之间的上下文信息，TokCom能够以更少的比特传输相同质量的图像。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了TokCom的优越性。

🎯 应用场景

TokCom框架可应用于各种需要高效可靠的多模态数据传输的场景，例如：智能交通、远程医疗、工业自动化、虚拟现实等。通过利用跨模态上下文信息，TokCom可以显著提高带宽效率，降低延迟，并提升用户体验。未来，TokCom有望成为下一代无线通信的关键技术。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce token communications (TokCom), a large model-driven framework to leverage cross-modal context information in generative semantic communications (GenSC). TokCom is a new paradigm, motivated by the recent success of generative foundation models and multimodal large language models (GFM/MLLMs), where the communication units are tokens, enabling efficient transformer-based token processing at the transmitter and receiver. In this paper, we introduce the potential opportunities and challenges of leveraging context in GenSC, explore how to integrate GFM/MLLMs-based token processing into semantic communication systems to leverage cross-modal context effectively at affordable complexity, present the key principles for efficient TokCom at various layers in future wireless networks. In a typical image semantic communication setup, we demonstrate a significant improvement of the bandwidth efficiency, achieved by TokCom by leveraging the context information among tokens. Finally, the potential research directions are identified to facilitate adoption of TokCom in future wireless networks.