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谷歌&MIT何恺明团队：视觉大模型像LLM一样高效扩展
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
谷歌与MIT何恺明团队提出Fluid模型，通过连续token和随机生成顺序提升视觉自回归模型的效率。该模型在MS-COCO和GenEval测试中表现优异，展示了良好的可扩展性和视觉大模型的潜力。
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关键要点
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谷歌与MIT何恺明团队提出Fluid模型，提升视觉自回归模型效率。
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Fluid模型基于连续token和随机生成顺序，表现优异。
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Fluid在MS-COCO和GenEval测试中取得领先结果，展示良好的可扩展性。
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离散token和光栅顺序限制了自回归图像生成模型的性能。
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Fluid模型抛弃离散token，采用连续token，避免量化损失。
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生成token顺序采用随机选择，提升生成质量和多样性。
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模型参数量扩展至超过100亿，验证损失和FID等指标表现良好。
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视觉大模型的潜力尚未被充分挖掘，未来有望进一步扩展。
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延伸问答
Fluid模型的主要创新点是什么？
Fluid模型通过采用连续token和随机生成顺序，提升了视觉自回归模型的效率和生成质量。
Fluid模型在MS-COCO和GenEval测试中的表现如何？
Fluid模型在MS-COCO上实现了6.16的FID分数，并在GenEval测试中获得了0.69的整体得分，表现优异。
为什么离散token会影响自回归图像生成模型的性能？
离散token通过量化图像信息，导致大量信息损失，从而影响生成质量。
Fluid模型如何避免量化损失？
Fluid模型采用连续token，避免了离散化过程，从而避免了量化损失。
Fluid模型的参数量有多大？
Fluid模型的参数量扩展至超过100亿。
Fluid模型的未来发展潜力如何？
Fluid模型展示了良好的可扩展性，未来有望进一步弥合视觉和语言模型之间的规模差距。
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