? 完整论文: https://arxiv.org/abs/2412.18619
?Github地址：https://github.com/LMM101/Awesome-Multimodal-Next-Token-Prediction
过去一两年时间里，多模态（Multimodal）领域涌现了大量基于 Next Token Prediction（NTP）的模型，以下简称为 MMNTP，这些模型在多模态理解与生成任务上取得了显著的进展。以图片模态举例，有以 LLaVA, QwenVL 为代表的图片理解模型，也有以 Unified-IO 系列，Chameleon，VAR 为代表的基于离散 Token 的图片生成模型以及融合 NTP 和 Diffusion 架构的 Transfusion，MAR 等模型。音频部分则有 Moshi 为代表的基于 NTP 的音频理解和生成模型。
本文采用全新的自下而上视角，从 NTP 范式的构建出发，全面探讨了以下几个核心方面：
    多模态的 Tokenization 技术
    MMNTP 模型架构设计
    训练方法与推理策略
    性能评测体系
    现存挑战与未来方向
综述的完整目录如下：

多模态的 Tokenization

我们认为多模态的 Tokenization 是 MMNTP 的基石和最重要的部分，它将各种模态的信息（如图像、视频和音频片段）分解为最小的单元序列（Token），以便 Transformer 结构为基础的 NTP 模型学习。Tokenization 方法可以分为离散（Discrete Tokenization）和连续（Continuous Tokenization）两种。离散标记化通过量化将原始信息映射到有限的离散空间，而连续标记化则不涉及量化，保留了数据的连续性质。下面的图给出了两种方式的示意图。

Tokenizer 训练方法

本节针对图片，视频，音频领域的 Tokenization 训练方法进行了详细的梳理和比较。首先总结了几种常见的训练方法，例如对比学习，自编码器等，以及这些方法在不同模态上的应用与针对不同模态特点的改进，并按照不同的训练方法归纳整理了不同类型的 Tokenizers，如下表所示：
我们以表示能力（representation）和重建能力（reconstruction）为基点，重点讨论了 Tokenizers 在训练时存在的挑战，例如离散型编码器存在的编码表塌陷，信息损失的问题以及一些改进措施例如 FSQ，LFQ 等方案，以及以 CLIP 为代表的连续型编码器中主要存在的语义对齐，编码效率，以及对于不同模态的数据，大家提出了哪些针对性的改进措施。

MMNTP 模型

MMNTP 模型一般结构如上图所示，它主要由骨干模型（一般是一个 Transformer 模型），以及不同模态的 Tokenizer 与 De-Tokenizer 组成。Tokenizer 将不同模态的信息转换为 Token 序列，De-Tokenizer 则将 Token 序列转换为原始模态的信息。

如上图所示，我们将 MMNTP 模型进一步分为两类，组合式（Compositional）和统一（Unified）式。组合模型依赖于强大的外部编码器例如 CLIP 和解码器例如 SD3 来理解和生成多模态信息，而统一模型则使用轻量级的编码器和解码器例如 VQVAE，将大部分理解和生成任务交给骨干模型。本文对这两种模型结构进行了详细讨论，并比较了它们的优缺点。

对于不同的多模态任务来说，MMNTP 模型可以以一种统一的方式处理不同任务，区别之处在于不同任务的输入输出不同。上图以图片模态为例子，列出来了同一个 MMNTP 模型结构如何进行图片理解例如 VQA，图片生成，以及基于文字指令的图片编辑任务。只需要替换输入输出的组合形式，同一个模型架构就可以完成不同的任务，这体现了 MMNTP 模型在多模态任务上的统一性。本文针对图片，视频，音频模态的 MMNTP 模型进行了详细的讨论，并根据结构类型进行了梳理，如下表所示。

训练范式

训练任务的类型

一旦将不同模态的内容转化为序列化的标 Tokens，就可以使用统一的骨 MMNTP 模型来训练，以解决各种理解和生成任务。本文将训练任务按照生成的Token类型不同分为两类，离散 Token 预测和连续 Token 预测。二者的区别在于预测的token是离散的还是连续的，这会对应不同的训练任务，以及特殊的输出头的结构。例如多模态理解任务往往以语言作为输出，则需要使用语言模型头作为输出头，进行离散 Token 预测。如果将 Diffusion 模型和 NTP 模型结合，则需要使用 Diffusion 模型头作为输出头，进行连续 Token 预测。

训练阶段

和语言模型类似，MMNTP 模型的训练也可以分为三个阶段，如上图所示，分别是模态对齐预训练，指令微调和偏好学习。这里的预训练阶段，通常指的是在多模态数据-文本对数据上进行预训练，以将不同模态的信息对齐到语言空间。指令微调阶段是针对不同的下游任务，例如理解和生成类任务，用标注好的数据进行训练。偏好学习在 MMNTP 模型中的研究刚刚起步，主要将模型的输出和人类的偏好进行对齐。本文详细这三个阶段的相关研究工作，并根据任务类型进行了归纳整理。

测试时的 Prompt 工程

Prompt 工程是提升 LLM 模型效果的重要手段，在 MMNTP 模型中，借助了 LLM 继基座模型的能力，Prompt 工程同样重要。本文对 MMNTP 模型中的 Prompt 工程进行了详细的讨论，如上图所示，分为多模态的上下文学习（Multimodal In-Context Learning）和多模态思维链（Multimodal Chain-of-Thought）两种方法。

如上图所示，多模态的上下文学习指的是在输入中加入多模态任务的例子，以帮助模型更好地理解任务。多模态思维链则是指在输入中加入一些思维链的提示，例如“感知”，“推理过程”等，以促使模型更好地进行多模态推理。我们将这些方法进行整理，如下表所示。

训练数据集与性能评测

在综述中，我们还对 MMNTP 模型的训练数据集进行了详细的讨论，包括数据集的构建，数据集的规模，以及数据集的多样性。同时，我们也比较了 NTP 模型和非 NTP 模型在多模态任务上的表现，如上图所示，在大规模理解任务例如 VQAv2，MMMU 上，NTP 模型表现全面优于非NTP模型。在生成任务评测数据例如 Imagenet，GenEval，我们观察到 NTP 模型在和纯 Diffusion 取得了不相上下的效果，甚至在某些任务上表现更好，这展示了 NTP 模型在统一不同多模态任务上的潜力。

存在的挑战

本文提出了四个目前尚未解决的挑战，主要源于 MMNTP 训练范式。这些挑战包括：
    如何更好地利用无监督的多模态数据来扩展 MMNTP 模型
    克服多模态干扰并增强协同作用
    提高 MMNTP 模型的训练和推理效率
    将 MMNTP 作为更广阔任务的通用接口。
这些挑战的解决对于 MMNTP 范式实现多模态智能的发展至关重要。

小结

本文从 NTP 范式的视角出发，全面梳理了多模态领域的最新进展。从 Tokenization 到模型架构，从训练范式到性能评测，我们希望这份工作能为研究者们提供一个清晰的研究全景图。

在 2025 年，随着 MMNTP 技术的不断发展，我们期待看到更多创新性的工作能够突破现有的挑战，推动多模态智能向前发展。欢迎大家引用论文并且：在评论区分享你的想法和见解；如果发现任何问题或有补充建议，欢迎邮件联系我们，我们会在新版本的综述中进行更新；如果觉得这份工作对你有帮助，别忘了给我们的 GitHub 仓库点个 star?。

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