主要观点总结
本文报道了关于Byte Latent Transformer（BLT）的研究，这是一种新的语言模型架构，旨在超越基于token的架构。BLT通过直接对原始字节流进行建模，将其根据熵动态分组为patch以实现高效计算。该研究提出了BLT，一种字节潜在LLM架构，动态分配计算资源以提高flop效率。BLT在训练时的flop控制性能与Llama 3相当，同时在推理时使用的flop减少了高达50%。此外，BLT在字符级任务、带噪声的输入以及长尾泛化任务中表现出色，并在许多基准测试中超越了基于token的架构。
关键观点总结
关键观点1: BLT超越基于token的架构
研究提出了一种新的语言模型架构BLT，它直接对原始字节流进行建模，避免了tokenization的局限性。
关键观点2: BLT通过动态patch分配提高计算效率
BLT根据信息复杂度动态地将字节分组为patch，对高熵区域分配更多计算资源，在低熵区域节省资源，从而提高计算效率。
关键观点3: BLT的鲁棒性与灵活性
BLT在需要字符级理解、噪声输入或长尾泛化的任务中表现出色，显示出其鲁棒性和灵活性。
关键观点4: BLT与基于token的模型的比较
研究结果显示，BLT在许多基准测试中超越了基于token的架构，并且在训练时的flop控制性能与Llama 3相当，同时推理时使用的flop减少了高达50%。
关键观点5: BLT的贡献
研究提出了BLT模型，为扩展大型语言模型开启了一个新的维度，现在可以在保持固定推理预算的同时扩展模型大小。
文章预览
机器之心报道 编辑：小舟、陈陈 BLT 在许多基准测试中超越了基于 token 的架构。 最近几天，来自 Meta 、芝加哥大学等机构的合著论文《 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens 》火了，在 Hacker News 上受到广泛讨论。 有人表示，非常期待这项研究取得成功，这样就可以和 tokenizer 拜拜了！ 还有人担心的表示，「现在 tokenization 是大多数模型的基础，这项研究被采用的可能性究竟有多大？」 总结而言，该研究提出了一种新的 LLM 思想。传统的语言模型依赖于 tokenizer 来预处理数据，但 tokenization 有其固有的局限性，包括固定的词汇表、处理多语言或噪声数据的效率低下，以及由压缩启发式方法引入的偏见。 该研究提出字节潜在 Transformer（Byte Latent Transformer，简称 BLT）挑战了这种常规做法。BLT 通过直接建模原始字节流，将它们根据熵动态分组为 patc
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