Metaのバイト潜在トランスフォーマー（BLT）：トークンベースのLLMを凌駕
2024-12-14
Meta AIの研究者らは、トークンではなくバイトを直接処理する、新しい大規模言語モデルアーキテクチャであるバイト潜在トランスフォーマー（BLT）を発表しました。BLTは、バイトのエントロピーに基づいて計算リソースを動的に割り当てることで、トークンベースのモデルと比較して、推論効率と堅牢性が大幅に向上しています。最大80億パラメータと4テラバイトのトレーニングデータを用いたスケーリング実験では、BLTはトークンベースのLLMと同等の性能を達成し、同時に高度な推論能力とロングテールデータの処理能力を提供することが示されました。この研究は、固定された語彙を持たずに、生のバイトデータで直接大規模モデルをトレーニングする可能性を示しています。
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