Byte Latent Transformer

Byte Latent Transformer（字节潜在变换器）简介

Byte Latent Transformer（BLT）是一种新型的字节级大型语言模型（LLM）架构，首次在大规模上达到了基于标记（tokenization）的LLM的性能，同时在推理效率和鲁棒性上都有显著提升。BLT采用动态大小的字节片段作为计算的基本单位，这些片段根据下一个字节的熵动态分割，使得在数据复杂度较高的地方分配更多的计算和模型能力。BLT架构引入了新的注意力机制，以最大化字节和片段隐藏表示之间的信息流动，并采用了一种新型的字节序列内存。

BLT可从字节端到端进行训练，无需标记化或其他预处理，其首次规模研究显示该模型可扩展至80亿参数和8万亿字节的数据，展现了在推理和推理效率上的优势。同时，由于动态选择较长的片段，BLT在推理时可以更好地进行推理和长尾泛化。

使用场景

1. 自然语言处理（NLP）：BLT适用于文本生成、文本理解和其他自然语言处理任务，可以处理大规模非结构化文本数据。

2. 实时翻译：由于推理效率高，BLT模型可以在实时系统中有效地进行语言翻译。

3. 对话系统：在需要快速反应的聊天机器人或对话系统中，BLT可以提供更为准确和流畅的对话体验。

4. 代码生成和理解：适用于需要处理编程语言的场景，可以帮助开发者理解和生成代码，提升编程效率。

5. 多语言支持：由于其字节级处理的特性，BLT能够处理多种语言文本，具有较强的多语言支持能力。

总之，Byte Latent Transformer通过其创新的字节处理方式和高效的推理能力，打开了大规模语言模型在各个应用场景中的新可能性。