[แปล] คำอธิบายเกี่ยวกับ Megabyte ของ Meta AI

คำแปลของบทความอธิบาย Megabyteที่เขียนโดย ENCORD สตาร์ทอัพด้านโครงสร้างพื้นฐาน / เครื่องมือพัฒนา AI

• แนะนำโครงสร้างหลักของ MegaByte
  • Patch Embedder: ฝังตัวข้อมูลนำเข้าและแบ่งเป็นแพตช์
  • Global Module: ออโตรีเกรสซีฟทรานส์ฟอร์เมอร์ที่ทำ self-attention
  • Local Module: ทำนายแพตช์ถัดไปจากข้อมูลนำเข้าที่ได้รับจากโมเดลส่วนกลาง
• แนะนำ Multiscale Transformer
• แนะนำ Autoregressive Transformer
• ปัญหาของโมเดลในปัจจุบัน: Tokenization, Scalability, Generation Speed
• วิธีแก้ไขที่เสนอ
  • self-attention ที่ลดต้นทุนการคำนวณลงเหลือ O(N^(4/3))
  • ใช้ feedforward layer ในระดับแพตช์
  • การประมวลผลแบบขนานระหว่างการถอดรหัส
• (เพิ่มเติม) ความเคลื่อนไหวล่าสุดของ Meta AI
  • SAM: https://th.news.hada.io/topic?id=8893
  • MTIA: https://th.news.hada.io/topic?id=9246
  • DINOv2: https://th.news.hada.io/topic?id=9269
  • ImageBIND: https://th.news.hada.io/topic?id=9156
  • (แม้จะไม่ได้อยู่ในบทความ) MMS: https://th.news.hada.io/topic?id=9245
  • (เช่นกัน แม้จะไม่ได้อยู่ในบทความ) LIMA: https://th.news.hada.io/topic?id=9239