Ugo Arangino

Nachtrag zur Denkraumerweiterung: Lehren aus VAR und Next-Scale Prediction

Bei meiner Auseinandersetzung mit dem Paper Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction1 fiel mir auf, wie stark der dort beschriebene Ansatz der Next-Scale Prediction2 mit meinen eigenen Gedanken zur Mehrsprachigkeit als Denkraumerweiterung resoniert.

In VAR3 (Visual Autoregressive Modeling) wird ein Bild nicht Token für Token erzeugt, sondern in mehreren Auflösungsebenen, von grob zu fein – jede Ebene (oder „Skala”) erweitert den visuellen Kontext. Statt einer linearen Sequenz steht die strukturelle Tiefe im Fokus.

Wer mehr dazu wissen möchte, dem kann ich auch diese verständliche Zusammenfassung von Kejriwal empfehlen.

In meinem Artikel zur Mehrsprachigkeit-Denkraumerweiterung für LLMs ging es zwar nicht um visuelle Skalen, aber um sprachlich-kulturelle Layer – oder anders gesagt: Denkräume. Jede Sprache eröffnet ihren eigenen semantischen Kontext. Statt vertikal (grob → fein) bewegen wir uns hier horizontal durch parallele Sichtweisen.

Konkretes Beispiel

Input Prompt (Deutsch):
„Was bedeutet Freiheit im digitalen Zeitalter?“

Verarbeitung in sprachlich-kulturellen Denkräumen:

  • r1 (Englisch): Individualismus, Datenschutz
  • r2 (Französisch): Staatliche Verantwortung, Solidarität
  • r3 (Japanisch): Soziale Harmonie, Pflicht
  • → Aggregation: Synthese zu einem Text mit breitem semantischen Spektrum

Fazit

Was VAR mit Bildskalen macht, könnten LLMs mit mehrsprachigen Denkräumen tun:
Nicht „Next-Scale Prediction“, sondern „Cross-Context Prediction“.
Sprachen als parallele semantische Layer – jede bringt ihre eigene Wahrnehmung und Begriffsstruktur ein.

Disclaimer

Dieser Artikel ist keine wissenschaftliche Arbeit und erhebt keinen Anspruch auf vollständige Wissenschaftlichkeit. Ich bin kein KI-Forscher.
Es ist lediglich eine kreative Auseinandersetzung mit dem Thema und der morgendliche Versuch einer Transferleistung mit diesen Themen. Ich weiß nicht, ob dieser Ansatz überhaupt funktioniert. Aber ich sehe derzeit immer wieder Verknüpfungen zu diesen Themen und Gedanken.

Footnotes

  1. Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction (Tian et al., 2024) stellt ein neues Generierungsparadigma vor, das autoregressives Lernen auf Bildern als „next-scale prediction“ neu definiert. VAR übertrifft erstmals Diffusionsmodelle in der Bildgenerierung und verbessert die AR-Baseline bei etwa 20x schnellerer Inferenz. ↩

  2. Next-Scale Prediction ist ein autoregressiver Generierungsansatz, bei dem nicht einzelne Tokens (z. B. Pixel) nacheinander erzeugt werden, sondern ganze Auflösungsebenen („Token-Maps“) stufenweise von grob nach fein. Das verbessert Qualität und Effizienz der Bildgenerierung. ↩

  3. VAR (Visual Autoregressive Modeling) ist ein autoregressives Bildmodell, das klassische Raster-Token-Vorhersage durch Next-Scale Prediction ersetzt. Es übertrifft erstmals Diffusionsmodelle in Qualität und Geschwindigkeit und zeigt LLM-ähnliche Eigenschaften wie Zero-Shot-Generalisation, also das Lösen von Aufgaben ohne spezifisches Training. ↩