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比如，“猫鼻子”的Token和“猫眼睛”的Token总是一起出现，并且位置固定，那么它们就可以被合并成一个代表“猫脸”的新Token。目前的多模态大模型（MLLM）在融合视觉和语言信息方面取得了很大进展，但背后一直存在一个根本性的挑战：图像和文字，这两种模态的信息表示方式，存在一道天然的鸿沟。BPE算法的核心思想很简单：在文本处理中，它会不断地把语料库里最高频出现的相邻字符对（比如'e'和's'）

关注公众号，发现CV技术之美随着深度学习与大数据的进一步发展，效果好的模型往往有着较大的规模和复杂的结构，往往计算效率与资源使用方面开销很大，无法部署到一些边缘设备、移动终端或者嵌入式设备...

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