该文章介绍了一种名为LA-ViT的新型视觉Transformer架构，通过引入少注意力层和注意力残差模块来减少注意力计算的复杂性和饱和问题。实验证明，LA-ViT在各种视觉任务中表现出色，并具有较低的计算复杂度。

研究人员通过LaVIT模型在多模态数据上取得了显著进展，该模型能够同时处理图像和文本，通过视觉分词器将非语言图像转换为离散标记，实现了统一的生成学习。实验结果显示，LaVIT在多个任务上的性能超过了现有模型。