VQ的又一技巧:给编码表加一个线性变换
By 苏剑林 | 2024-11-06 | 13235位读者 | 引用在《VQ的旋转技巧:梯度直通估计的一般推广》中,我们介绍了VQ(Vector Quantization)的Rotation Trick,它的思想是通过推广VQ的STE(Straight-Through Estimator)来为VQ设计更好的梯度,从而缓解VQ的编码表坍缩、编码表利用率低等问题。
无独有偶,昨天发布在arXiv上的论文《Addressing Representation Collapse in Vector Quantized Models with One Linear Layer》提出了改善VQ的另一个技巧:给编码表加一个线性变换。这个技巧单纯改变了编码表的参数化方式,不改变VQ背后的理论框架,但实测效果非常优异,称得上是简单有效的经典案例。
VQ的旋转技巧:梯度直通估计的一般推广
By 苏剑林 | 2024-10-24 | 16767位读者 | 引用随着多模态LLM的方兴未艾,VQ(Vector Quantization)的地位也“水涨船高”,它可以作为视觉乃至任意模态的Tokenizer,将多模态数据统一到自回归生成框架中。遗憾的是,自VQ-VAE首次提出VQ以来,其理论并没有显著进步,像编码表的坍缩或利用率低等问题至今仍亟待解决,取而代之的是FSQ等替代方案被提出,成为了VQ有力的“竞争对手”。
然而,FSQ并不能在任何场景下都替代VQ,所以VQ本身的改进依然是有价值的。近日笔者读到了《Restructuring Vector Quantization with the Rotation Trick》,它提出了一种旋转技巧,声称能改善VQ的一系列问题,本文就让我们一起来品鉴一下。
回顾
早在五年前的博文《VQ-VAE的简明介绍:量子化自编码器》中我们就介绍过了VQ-VAE,后来在《简单得令人尴尬的FSQ:“四舍五入”超越了VQ-VAE》介绍FSQ的时候,也再次仔细地温习了VQ-VAE,还不了解的读者可以先阅读这两篇文章。
简单得令人尴尬的FSQ:“四舍五入”超越了VQ-VAE
By 苏剑林 | 2023-10-31 | 79578位读者 | 引用正如“XXX is all you need”一样,有不少论文都以“简单得令人尴尬”命名(An Embarrassingly Simple XXX),但在笔者看来,这些论文大多数都是噱头多于实力。不过,笔者最近阅读到的一篇论文,真的让人不由得发出“简单得令人尴尬”的感叹~
论文的标题是《Finite Scalar Quantization: VQ-VAE Made Simple》,顾名思义,这是一篇旨在用FSQ(Finite Scalar Quantization)简化VQ-VAE的工作。随着生成模型、多模态LLM的逐渐流行,VQ-VAE及其后续工作也作为“图像的Tokenizer”而“水涨船高”。然而,VQ-VAE的训练本身也存在一些问题,而FSQ这篇论文则声称通过更简单的“四舍五入”就可以达到同样的目的,并且有着效果更好、收敛更快、训练更稳的优点。
FSQ真有这么神奇?接下来我们一起学习一下。
VQ
首先,我们来了解一下“VQ”。VQ全称是“Vector Quantize”,可以翻译为“向量量子化”或者“向量量化”,是指将无限、连续的编码向量映射为有限、离散的整数数字的一种技术。如果我们将VQ应用在自编码器的中间层,那么可以在压缩输入大小的同时,让编码结果成为一个离散的整数序列。
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