KAPITEL 2.5 · NATIVE MULTIMODAL

Late vs. Early Fusion

Llama 4 Architecture: Vergleiche Sequential Pipeline (Late Fusion) mit Joint Processing (Early Fusion) für besseres Cross-Modal Reasoning.

Early Fusion integriert Vision-Tokens direkt in die Transformer-Schichten statt als separaten Encoder. Das ermöglicht native cross-modale Attention von Anfang an — der Schlüssel zu echtem Visual Reasoning.

📖 Lern-Kontext
🎯 Lernziele
  • Late vs. Early Fusion unterscheiden können
  • Cross-Modal Attention verstehen
  • Architektur-Trade-offs kennen
🧭 Kontext

Schritt 5/5 in Kapitel 2 „Moderne Architekturvarianten"

Multimodale Erweiterung des Transformers. Early Fusion ist der architektonische Paradigmenwechsel für Vision+Language.

💡 Warum wichtig?

Llama 4, Gemini 3 nutzen Early Fusion. GPT-4V nutzte noch Late Fusion. Der Wechsel bringt +20-30% bessere Accuracy bei Visual QA und ermöglicht echtes Reasoning über Bilder.

🔑 Key Takeaways
  • Early = native Integration: Vision-Tokens werden wie Text-Tokens behandelt
  • Gemeinsamer Raum: Alle Modalitäten teilen denselben Embedding-Raum
  • Cross-Modal Attention: Direkte Verbindungen zwischen Vision und Text
🔄 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.