Early Fusion Animation – LLM Explorer

🔄 Architektur-Vergleich

❌ Late Fusion (Sequenziell)

Traditioneller Ansatz: Vision und Text werden separat verarbeitet, dann am Ende kombiniert.

✅ Early Fusion (Joint Processing)

Llama 4 Ansatz: Vision und Text werden von Anfang an zusammen verarbeitet für besseres Reasoning.

Vision Tokens

Text Tokens

Attention

Aspekt	Late Fusion (Sequenziell)	Early Fusion (Llama 4)
Pipeline	Vision → Dense Vector → Text → LLM	Vision + Text → Interleaved → Unified Transformer
Cross-Modal Reasoning	Begrenzt (nur am Ende)	Durchgehend in allen Layers
Encoder	Separate Vision/Text Encoder	MetaCLIP-based Vision → Token Space
Kontext	2K Vision Tokens + Text	Million+ Token Context (joint)
Information Loss	Hoch (Bottleneck beim Merge)	Minimal (direkte Token-Representation)
Reasoning Quality	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Compute Effizienz	Höher (separater Processing)	Unified Framework (optimiert)

💡 MetaCLIP Vision Encoder (Llama 4)

• Basis: OpenAI CLIP mit Verbesserungen
• Output: Tokens im gleichen Vokabular-Space wie Text
• Vorteil: Vision und Text können direkt miteinander interagieren

🔀

Joint Processing

Early Fusion ermöglicht echte Cross-Modal Attention von Anfang an. Jeder Transformer-Layer kann Vision und Text gleichzeitig verarbeiten.

🎯

Besseres Reasoning

Mit Early Fusion können Modelle subtile Beziehungen zwischen Bildern und Text erkennen, nicht nur oberflächliche Merkmale.

📈

Skalierbarkeit

Llama 4 mit Early Fusion unterstützt Million-Token Kontextfenster mit Video + Audio + Text gleichzeitig.

🚀

Future-Ready

Early Fusion ist der zukünftige Standard für Multimodal LLMs. Alle neuen Modelle (Llama 4, Gemini 3, Qwen3-VL) folgen diesem Pattern.