[翻訳] Meta AIのMegabyteの解説

AIインフラ / ツール開発スタートアップ ENCORDが作成したMegabyteの解説記事の翻訳

• MegaByteの主要な構造の紹介
  • Patch Embedder: 入力を埋め込み、パッチに分割
  • Global Module: セルフアテンションを行う自己回帰型トランスフォーマー
  • Local Module: グローバルモデルから受け取った入力で次のパッチを予測
• マルチスケール・トランスフォーマー(Multiscale Transformer)の紹介
• 自己回帰型トランスフォーマー(Autoregressive Transformer)の紹介
• 現在のモデルの問題点: Tokenization, Scalability, Generation Speed
• 提案される解決方法
  • 計算コストを O(N^(4/3)) に削減したセルフアテンション
  • パッチ単位でフィードフォワード層を適用
  • デコーディング時の並列処理
• （追加）Meta AIの最近の動向
  • SAM: https://ja.news.hada.io/topic?id=8893
  • MTIA: https://ja.news.hada.io/topic?id=9246
  • DINOv2: https://ja.news.hada.io/topic?id=9269
  • ImageBIND: https://ja.news.hada.io/topic?id=9156
  • （記事にはないが）MMS: https://ja.news.hada.io/topic?id=9245
  • （これも記事にはないが）LIMA: https://ja.news.hada.io/topic?id=9239