LLM, 토큰 화 및 모델 : 바이트 수준 혁명?

혁신적인 바이트 잠재 변압기 (BLT)와 AI의 미래에 대한 영향에 중점을 둔 LLM, 토큰 화 및 모델의 최신 트렌드를 탐색합니다.

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

LLM, 토큰 화 및 모델 : 바이트 수준 혁명?

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.

LLM의 세계는 끊임없이 진화하고 있습니다. 이 기사는 'LLM, Tokenizer, Models'의 최신 트렌드, 토큰 화 문제와 바이트 레벨 모델의 상승에 중점을두고 잠재적 인 미래 방향에 대한 통찰력을 제공합니다.

The Tokenization Bottleneck

토큰 화 병목 현상

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.

현대 LLM은 텍스트를 모델이 이해할 수있는 수치 토큰으로 변환하는 프로세스 인 토큰 화에 크게 의존합니다. 그러나이 과정에는 결함이 없습니다. Pagnoni et al (2024)이 지적한 바와 같이, 토큰 화는 중요한 하위 단어 시맨틱을 제거하여 비 효율성과 취약성을 초래할 수 있습니다. 오타, 도메인 별 언어 및 저주적 언어는 모두 토큰 화제의 문제를 일으켜 궁극적으로 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

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

바이트 레벨 모델의 상승 : 구조에 대한 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.

토큰 화를 모두 우회하는 급진적 인 새로운 접근법 인 BYTE 잠재 변압기 (BLT)를 입력하십시오. Meta AI에 의해 개발 된 BLT 모델은 디지털 텍스트의 가장 근본적인 표현 인 RAW 바이트의 언어를 개발했습니다. 이를 통해 LLM은 처음부터 언어를 배우고 하위 단어 시맨틱을 보존하며 잠재적으로보다 강력하고 다재다능한 모델로 이어질 수 있습니다.

How BLT Works: A Two-Tiered System

BLT 작동 방식 : 2 계층 시스템

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.

BLT는 영리한 2 계층 시스템을 사용하여 원시 바이트 처리의 계산 문제를 처리합니다. 로컬 인코더는 예측하기 쉬운 바이트 세그먼트를 잠재 "패치"로 압축하여 시퀀스 길이를 상당히 단축시킵니다. 그런 다음 잠재적 인 글로벌 변압기는 계산 자원을보다 복잡한 언어 지역에 중점을 둡니다. 마지막으로, 로컬 디코더는 예측 된 패치 벡터를 다시 일련의 원시 바이트로 디코딩합니다.

BLT: A Game Changer?

BLT : 게임 체인저?

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

BLT 아키텍처는 전통적인 토큰 기반 모델에 비해 몇 가지 잠재적 이점을 제공합니다.

• 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?

LLM의 미래 : 토큰 화를 넘어서?

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.

BLT는 LLM 연구에서 중대한 진전을 보이며, 토큰 화에 대한 오랜 의존도에 도전합니다. AI 생태계에서 토큰 화제가 깊이 뿌리 내려졌지만 바이트 수준 모델링의 잠재적 이점은 무시하기 어렵습니다.

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 AI는 토큰 화와 관련이 없지만 실제 시장 유틸리티가있는 AI 프로젝트의 예입니다. 내년에는 사용 사례로 인해 가장 똑똑하고 큰 토큰이 될 수 있으며 AI 채택을 계속할 수 있습니다.

Final Thoughts

최종 생각

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 또는 기타 바이트 수준의 접근 방식이 표준이되는지 여부는 여전히 남아 있습니다. 그러나 LLM의 미래는 우리가 "언어"라고 부르는 피상적 인 포장지를 넘어서 원시 데이터 자체에 대한 더 깊은 이해를 향해 움직일 수 있습니다. 자, 당신이 저를 실례한다면, 나는 꿀벌 테마 재즈를 들으면서 바이트와 토큰의 신비를 숙고 할 것입니다. 그것은 버즈입니다!