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天天新資訊:Meta 發(fā)布 Megabyte AI 模型抗衡 Transformer:解決后者已知問題、速度提升 4 成


(資料圖片)

IT之家 5 月 30 日消息,近日 Meta 團隊開發(fā)了一款名為 Megabyte 的 AI 模型以抗衡 Transformer,據(jù)稱 Megabyte 解決了 Transformer 模型所面臨的問題,并且在速度上提升了 40%。

▲ 圖源 Arxiv

目前 Transformer 在自然語言處理等領域非常流行,但由于其序列數(shù)據(jù)的處理方式是逐步進行的,無法并行化處理,因此訓練速度較慢; 難以處理長序列,因為其在反向傳播過程中,梯度很容易消失或爆炸;此外,由于需要在每一步保留歷史信息,內存消耗較大。

而 Megabyte 模型將輸入和輸出序列劃分為 patch,而不是單個的 token。這種架構使得對大多數(shù)任務而言字節(jié)級別的預測相對容易,例如根據(jù)前幾個字符預測完成的單詞等。這意味著在大型網(wǎng)絡中可以精簡字符以提升效率,并且內部預測可以使用更小的模型進行。Megabyte 模型的這種方法解決了當今 AI 模型所面臨的訓練速度、可靠性及硬件占用比挑戰(zhàn)。

▲ 圖源 Arxiv

此外,在計算效率方面,相比于等大的 Transformer 和 Linear Transformer,Megabyte 模型在固定模型大小和序列長度范圍內使用更少的 token。因此相對于 Transformer,Megabyte 模型可以在相同的計算成本下訓練內容更豐富、體積更大、性能更好的模型。

目前 Meta 團隊放出了 Megabyte 模型的論文,IT之家小伙伴可以前往查閱。

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