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https://www.marktechpost.com/2024/12/13/meta-ai-introduces-byte-latent-transformer-blt-a-tokenizer-free-model-that-scales-efficiently/?amp

讨论总结

本次讨论围绕Meta AI推出的Byte Latent Transformer (BLT)无标记器模型展开。有评论者认为这是技术发展的正确方向，能轻松处理多模态数据，但也存在如内存和计算要求难以满足的问题。还有很多关于模型如何工作、是否能改进现状、在特殊任务（如处理草莓问题）上表现如何、是否存在安全风险等疑问，以及对模型价值不确定、对模型能力质疑等不同态度。

主要观点

  1. 👍 无标记器模型是发展方向
    • 支持理由：能轻松处理多模态数据，可将任何数据或文件用字节表示。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 BLT在某些方面可能比现有方式差
    • 正方观点：在上下文长度的扩展上、处理给定提示可能需要更多次模型传递等方面表现不佳。
    • 反方观点：在处理拼写、特定字母等特殊情况时更有优势。
  3. 💡 BLT是Transformer架构的大胆进化且令人惊叹，但仍然是Transformer类型
    • 解释：在Transformer擅长的领域会大幅改进，但Transformer短板方面若不解除限制则难以改进。
  4. 💡 对新模型能否用于数“strawberry”里的“R”存在多种观点
    • 解释：有人认为理论上可行，有人指出模型不是字符级模型，数“R”可能受编码方式影响，还取决于是否被训练关注拼写。
  5. 💡 对Meta AI的BLT模型发展方向表示困惑并担心安全风险
    • 解释：担心模型被用于恶意操作，如理解.exe文件注入恶意代码、修改校验和、感染旧存档网站文件等。

金句与有趣评论

  1. “😂 This is 100% the way to go.”
    • 亮点：表达对无标记器模型发展方向的强烈肯定。
  2. “🤔 It’s not clear - cut. It will likely scale worse in some areas, but scale better in others (e.g. counting R’s).”
    • 亮点：指出模型在不同方面表现有优劣，客观看待模型能力。
  3. “👀 This is simultaneously a praise and a critique. This is a wild ass evolution of the Transformer architecture and it does inspire a touch of wonder in the same way the original Transformer did.”
    • 亮点：对模型进行了全面评价，既有赞扬又有批判。
  4. “😉 One problem is that 2 MB would need a context size of 2 million, so the memory and compute requirements are not quite met yet.”
    • 亮点：指出模型目前存在的内存和计算要求难以满足的问题。
  5. “🤨 I need help to understand where this can lead us.”
    • 亮点：反映出部分人对模型发展方向的困惑。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面的期待和赞同，认为这是模型发展方向且是Transformer架构的大胆进化；也有负面的怀疑和质疑，如对模型能力、价值的怀疑，以及对可能存在安全风险的担忧。主要分歧点在于对模型性能和价值的判断，可能是由于目前关于该模型的信息不够充分，以及不同人从不同应用场景和技术角度去考量模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在处理特定任务（如计算简单运算）时需要的模型规模。
  • 潜在影响：如果模型在处理多模态数据方面的优势得到充分发挥，可能会对人工智能在多领域的应用产生推动作用；若安全风险问题得不到解决，可能会限制其应用范围。

详细内容：

标题：Meta AI 推出无标记器模型 Byte Latent Transformer (BLT)引发 Reddit 热烈讨论

近日，Meta AI 推出了 Byte Latent Transformer (BLT)这一无需标记器的模型，引发了 Reddit 上的热烈讨论。该帖子链接为：https://www.marktechpost.com/2024/12/13/meta-ai-introduces-byte-latent-transformer-blt-a-tokenizer-free-model-that-scales-efficiently/?amp ，获得了众多关注，评论区也展开了激烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在 BLT 模型的优势、局限性以及潜在的应用场景。有人认为这是发展的必然方向，因为它可以直接处理字节数据，使得多模态处理变得更加容易。但也有人指出，其存在内存和计算需求尚未满足的问题，比如 2MB 的数据可能需要 200 万的上下文大小。

有人表示，BLT 是基于数据复杂度的动态修补，在高语义密度区域会分割成更小的补丁，在低语义区域则会合并为更大的补丁，并且在一些情况下压缩效果甚至优于 LLaMA 3 等领先的基于标记器的模型，可能会降低未来的推理成本，尤其对于视频和图像领域影响可能巨大。

然而，也有不同的声音。有人认为这种方式会将过多的“智能”需求转移到模型上，模型需要直接理解压缩数据，这与传统标记器所提供的方式不同。还有人认为，更高的压缩可能导致数据失去结构，看起来更加随机，对于 LLM 来说理解这样的数据并非高效方式。

特别有见地的观点如，有人认为 BLT 模型并非真正的字节标记化，而是动态标记化，这可能使其在处理某些特定任务时表现出色，但在其他方面可能存在局限性。还有人提出，如果能够有效训练 BLT 模型，将可能看到一种更动态的标记化方法，这令人期待。

关于 BLT 模型能否应用于操作系统、处理文件等问题，也引发了大家的思考。有人好奇它是否能理解任意的.exe 文件并进行恶意修改，有人质疑这种模型在计算速度、处理幻觉等方面的表现。

总的来说，Reddit 上关于 Meta AI 推出的 BLT 模型的讨论丰富多样，既充满期待，也存在诸多担忧和质疑，反映了人们对于这一新技术的复杂态度。