LLMS、トークンザー、モデル：バイトレベルの革命？

革新的なバイト潜在トランス（BLT）とAIの将来への影響に焦点を当てたLLMS、トークナイザー、およびモデルの最新トレンドの調査。

LLMs, Tokenizers, and Models: A Byte-Level Revolution?

LLMS、トークンザー、モデル：バイトレベルの革命？

The world of LLMs is constantly evolving. This article summarizes the latest trends in 'LLM, Tokenizer, Models', focusing on the challenges of tokenization and the rise of byte-level models, as well as providing insights into potential future directions.

LLMSの世界は常に進化しています。この記事では、トークン化の課題とバイトレベルのモデルの台頭に焦点を当てた「LLM、トークナイザー、モデル」の最新トレンドをまとめたものと、潜在的な将来の方向性に関する洞察を提供します。

The Tokenization Bottleneck

トークン化ボトルネック

Modern LLMs rely heavily on tokenization, a process that converts text into numerical tokens that the model can understand. However, this process isn't without its flaws. As Pagnoni et al (2024) point out, tokenization can strip away crucial sub-word semantics, leading to inefficiencies and vulnerabilities. Typos, domain-specific language, and low-resource languages can all cause problems for tokenizers, ultimately impacting the model's performance.

最新のLLMは、テキストをモデルが理解できる数値トークンに変換するプロセスに大きく依存しています。ただし、このプロセスには欠陥がないわけではありません。 Pagnoni et al（2024）が指摘するように、トークン化は重要なサブワードセマンティクスを取り除き、非効率性と脆弱性につながる可能性があります。タイプミス、ドメイン固有の言語、および低リソース言語はすべてトークンザーの問題を引き起こし、最終的にモデルのパフォーマンスに影響を与えます。

The Rise of Byte-Level Models: BLT to the Rescue

バイトレベルのモデルの台頭：救助へのBLT

Enter the Byte Latent Transformer (BLT), a radical new approach that bypasses tokenization altogether. Developed by Meta AI, BLT models language from raw bytes, the most fundamental representation of digital text. This allows the LLM to learn language from the ground up, preserving sub-word semantics and potentially leading to more robust and versatile models.

トークン化を完全にバイパスする根本的な新しいアプローチであるバイト潜在トランス（BLT）を入力します。 Meta AIによって開発されたBLTは、デジタルテキストの最も基本的な表現であるRAW BYTESの言語をモデル化しました。これにより、LLMは言語をゼロから学習し、サブワードセマンティクスを維持し、より堅牢で汎用性の高いモデルにつながる可能性があります。

How BLT Works: A Two-Tiered System

BLTの仕組み：2層システム

BLT employs a clever two-tiered system to handle the computational challenges of processing raw bytes. The Local Encoder compresses easy-to-predict byte segments into latent "patches," significantly shortening the sequence length. The Latent Global Transformer then focuses its computational resources on the more complex linguistic regions. Finally, the Local Decoder decodes the predicted patch vector back into a sequence of raw bytes.

BLTは、生のバイトを処理する計算上の課題を処理するために、巧妙な2層システムを採用しています。ローカルエンコーダーは、予測が容易なバイトセグメントを潜在的な「パッチ」に圧縮し、シーケンスの長さを大幅に短縮します。潜在的なグローバルトランスは、より複雑な言語領域に計算リソースを集中させます。最後に、ローカルデコーダーは、予測されたパッチベクトルを生のバイトのシーケンスに戻します。

BLT: A Game Changer?

BLT：ゲームチェンジャー？

The BLT architecture offers several potential advantages over traditional token-based models:

BLTアーキテクチャは、従来のトークンベースのモデルよりもいくつかの潜在的な利点を提供します。

• Comparable Scaling: BLT can match the scaling behavior of state-of-the-art token-based architectures like LLaMA 3.
• Dynamic Compute Allocation: BLT dynamically allocates computation based on input complexity, focusing resources where they are needed most.
• Subword Awareness: By processing raw bytes, BLT gains access to the internal structure of words, improving performance on tasks involving fine-grained edits and noisy text.
• Improved Performance on Low-Resource Languages: BLT treats all languages equally from the start, leading to better results in machine translation for languages with limited data.

The Future of LLMs: Beyond Tokenization?

LLMSの未来：トークン化を超えて？

The BLT represents a significant step forward in LLM research, challenging the long-standing reliance on tokenization. While tokenizers have become deeply ingrained in the AI ecosystem, the potential benefits of byte-level modeling are hard to ignore.

BLTは、LLM研究における重要な前進を表しており、トークン化への長年の依存に挑戦しています。トークンザーはAIエコシステムに深く染み込んでいますが、バイトレベルのモデリングの潜在的な利点を無視するのは困難です。

While Ozak AI is unrelated to Tokenization, it is an example of an AI project with real world market utility. In the coming year it could very well be the smartest and loudest token due to its use case, and continued AI adoption.

Ozak AIはトークン化とは無関係ですが、これはReal World Marketユーティリティを備えたAIプロジェクトの例です。来年は、そのユースケースと継続的なAIの採用により、最も賢くて大音量のトークンになる可能性が非常に高くなります。

Final Thoughts

最終的な考え

Whether BLT or other byte-level approaches become the norm remains to be seen. But one thing is clear: the future of LLMs is likely to involve a move beyond the superficial wrappers we call "languages" and towards a deeper understanding of the raw data itself. Now, if you'll excuse me, I'm going to go ponder the mysteries of bytes and tokens while listening to some bee-themed jazz. It's the buzz!

BLTまたは他のバイトレベルのアプローチが標準になるかどうかはまだ不明です。しかし、1つのことは明らかです。LLMSの未来には、「言語」と呼ばれる表面的なラッパーを超えた動きと、生データ自体のより深い理解に向けて関与する可能性があります。さて、あなたが私をすみませれば、私は蜂をテーマにしたジャズを聴きながら、バイトとトークンの謎を熟考するつもりです。それはバズです！