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    Meta發(fā)布全新Megabyte模型 比Transformer快4成

    Meta團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一款名為Megabyte的模型,聲稱(chēng)能夠解決“大模型標(biāo)配”Transformer所存在的問(wèn)題速度比它還快4成!目前,Transformer架構(gòu)比較流行,但是存在兩個(gè)重要的缺陷:一方面,自注意力成本隨著輸入和輸出字節(jié)長(zhǎng)度的增加迅速增加,如音樂(lè)、圖像或視頻文件通常包含數(shù)兆字節(jié)大型解碼器通常只使用幾千個(gè)上下文標(biāo)記;另一方面,前饋網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)對(duì)字符組或位置進(jìn)行操作是難以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性的,這是由于在每個(gè)位置的基礎(chǔ)上會(huì)帶來(lái)很多計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。Megabyte模型則將輸入和輸出序列分成patch不是單個(gè)的token。Megabyte模型的出現(xiàn)提供了一種新的、高效的方法來(lái)解決AI模型的發(fā)展中出現(xiàn)的一些問(wèn)題。

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