Gemma4 техрепорт и честный omnimodal на 12b от 🕸 Вот ждал 📦, что будет пример в лоб, как кодировать без предобученных бэкбонов аудио, видео и картинок информацию и кидать в модель. Это и есть настоящее omnimodal, тк multimodal работает именно с доп моделями в своих модальностях + слой проекции. 😮💨 Ребята из 🏳️🌈 с выходом Gemma4 зарепортили инфу о такой модели. Теперь информация с разных модальностей кодируется напрямую в матрицы и проходит всего лишь слой эмбеддингов внутри модели без доп внешних clip'ов и тп. Почитать можно в тех репорте тут. 🤙 Как это работает детально: 1. Изображение. Не используется ни vit, ни clip, ни resnet. Только патчи 48x48х3 (rgb канал 🧠) в нарезке серией. После выпрямляется в flatten и эмбедится в плотном слое (чисто факторизация а-ля как в SVD и als). 2. Аудио. Никаких мелспектров, а только сырой PCM сигнал. Нарезка также по 40мс частотой 16кГц, выпрямление и снова проекция. Все это порождает эмбы токенов картинок и аудио, которые кормятся в слои внимания вместе с текст эмбами. Важный нюанс с позицией: Чтобы модель знала, где находится патч, инженеры не используют сложные 2D-RoPE эмбы. Они добавляют факторизованные координатные вложения - отдельные обучаемые векторы для координаты X и координаты Y, которые просто прибавляются к полученному токену картинки или звука. 🧠 Upd. Почему это все работает, но так просто и в лоб??? Да все гениальное просто, также, как с рексисом на матричной факторизации, дело в объёме проливаемой датки и подборе размеров слоев вложений. А далее уже дело больших данных и чисел. 💪 В общем, для меня это было самое интересное. Тк в остальном в мире уже видны лучшие практики, которые комбинируй как можешь: и по локально-глобальному вниманию, и по sparsed attention, и хаки с KV, rope, скрытое рассуждение (только тут оно не в латентах, а тупо скрывают тексты от юзера), и обобщенные слои с early exit для MTP (multi token prediction). Итого, читаем. Образовываемся и stay tuned 🦾