Transformer Multimodal Tokenization & Shared Latent Space

Transformer Multimodal Tokenization & Shared Latent Space An architecture diagram generated by Archify. Text & Code · BPE Subword Tokens · Architecture component · Token Vector Text & Code BPE Subword Tokens Token Vector Images & Video · 16x16 ViT Patches · Architecture component · Flattened Patches Images & Video 16x16 ViT Patches Flattened Patches Speech & Audio · Spectrogram Chunks · Architecture component · Frame Vectors Speech & Audio Spectrogram Chunks Frame Vectors Transformer Core · Deep Self-Attention · Unified Transformer Model · Attention Layers Transformer Core Deep Self-Attention Attention Layers Shared Latent Space · Aligned Coordinates · Unified Transformer Model · High Cosine Sim Shared Latent Space Aligned Coordinates High Cosine Sim Multimodal Output · Text, Code, Tool Calls · Architecture component · Next-Token Gen Multimodal Output Text, Code, Tool Calls Next-Token Gen token stream patch sequence frame tokens self-attention generates Unified Transformer Model Legend Backend Database Cloud Message bus External

1. Tokenization of Everything

  • • 글자, 파이썬 코드, 16x16 이미지 패치, 오디오 프레임이 모두 1차원 토큰으로 표준화
  • • 데이터 종류에 상관없이 동일한 어텐션 메커니즘으로 처리

2. Shared Latent Space (공통 잠재 공간)

  • • 단어 '고양이', 코드 'class Cat', 고양이 털 사진 패치가 동일한 벡터 좌표로 수렴
  • • 언어 간 번역과 이미지-텍스트 상호 해석이 자연스럽게 가능해진 핵심 원리