[Bản dịch] Giải thích về Megabyte của Meta AI

Bản dịch của bài viết giải thích về Megabyte do ENCORD, startup phát triển công cụ / hạ tầng AI thực hiện

• Giới thiệu các thành phần kiến trúc chính của MegaByte
  • Patch Embedder: nhúng đầu vào và chia thành các patch
  • Global Module: transformer tự hồi quy thực hiện self-attention
  • Local Module: dự đoán patch tiếp theo từ đầu vào nhận được từ mô hình global
• Giới thiệu Multiscale Transformer
• Giới thiệu Autoregressive Transformer
• Các vấn đề của mô hình hiện tại: tokenization, scalability, generation speed
• Các cách giải quyết được đề xuất
  • Self-attention giảm chi phí tính toán xuống O(N^(4/3))
  • Áp dụng lớp feedforward theo đơn vị patch
  • Xử lý song song khi giải mã
• (Bổ sung) Tình hình gần đây của Meta AI
  • SAM: https://vi.news.hada.io/topic?id=8893
  • MTIA: https://vi.news.hada.io/topic?id=9246
  • DINOv2: https://vi.news.hada.io/topic?id=9269
  • ImageBIND: https://vi.news.hada.io/topic?id=9156
  • (Không có trong bài nhưng) MMS: https://vi.news.hada.io/topic?id=9245
  • (Cũng không có trong bài) LIMA: https://vi.news.hada.io/topic?id=9239