Megabyte: Metas Transformer-Architektur für maschinelles Lernen erklärt

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Metas Transformer-Modell verzichtet auf einen Tokenizer und verarbeitet Daten byteweise. Damit soll es gleichermaßen Texte, Bilder und Audio beherrschen.

erzeugt einen parallelisierbaren Ausgabestrom. Ihre Stärken zeigt die Architektur beim effizienten Verarbeiten von großen Texten, Bildern und Tondateien, die Eingabesequenzen von mehreren Millionen Bytes umfassen. Megabyte braucht keinen Tokenizer, der oft als limitierender Faktor des klassischen Transformer-Ansatzes gesehen wird. Diese beiden Faktoren könnten in Zukunft sehr viel effizientere Modelle ermöglichen.

Große Eingabesequenzen von mehreren Millionen Bytes sind überall zu finden. Sei es in Form von hochauflösenden Bildern, Podcasts, Büchern oder Code-Repositorys. Bei Self-Attention-Berechnungen in klassischen Transformern steigt die Laufzeit mit der Länge der Eingabesequenz quadratisch. Der Lösungsansatz der Megabyte-Architektur ist es, lange Sequenzen von bis zu einer Million Bytes in kleinere Sequenzen zu unterteilen und parallel zu verarbeiten.

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