[Übersetzung] Eine Erklärung zu Megabyte von Meta AI

Übersetzung des von ENCORD, einem Startup für die Entwicklung von KI-Infrastruktur und -Tools, verfassten Artikels Erklärung zu Megabyte

• Einführung in die Hauptarchitektur von MegaByte
  • Patch Embedder: bettet die Eingabe ein und teilt sie in Patches auf
  • Global Module: ein autoregressiver Transformer, der Self-Attention ausführt
  • Local Module: sagt auf Basis der vom globalen Modell erhaltenen Eingabe den nächsten Patch voraus
• Einführung in den Multiscale Transformer
• Einführung in den autoregressiven Transformer
• Probleme aktueller Modelle: Tokenization, Scalability, Generation Speed
• Vorgeschlagene Lösungsansätze
  • Self-Attention mit auf O(N^(4/3)) reduzierten Rechenkosten
  • Anwendung der Feedforward-Layer auf Patch-Ebene
  • Parallele Verarbeitung beim Decoding
• (Zusätzlich) Neueste Entwicklungen bei Meta AI
  • SAM: https://de.news.hada.io/topic?id=8893
  • MTIA: https://de.news.hada.io/topic?id=9246
  • DINOv2: https://de.news.hada.io/topic?id=9269
  • ImageBIND: https://de.news.hada.io/topic?id=9156
  • (Nicht im Artikel, aber zusätzlich) MMS: https://de.news.hada.io/topic?id=9245
  • (Ebenfalls nicht im Artikel) LIMA: https://de.news.hada.io/topic?id=9239