Metas neues Megabyte-System: Ein Durchbruch bei der Überwindung von Hindernissen für GPTs

GPTs können Texte übersetzen, Daten zusammenfassen und Inhalte für verschiedene Zwecke wie Marketing erstellen.

Meta’s Megabyte zielt darauf ab, die Hindernisse zu überwinden, denen andere GPT-e wie OpenAi’s GPT-4 und ChatGPT gegenüberstehen.

Megabyte unterscheidet sich von anderen GPT-Modellen, weil es keine Tokenisierung verwendet.

Das Megabyte-Modell besteht aus einem lokalen Transformator, einem Patch-Embedder und einem globalen Transformator.

Einführung

Technologische Innovation hat die Art und Weise, wie Menschen miteinander interagieren und verschiedene Aufgaben erledigen, einschließlich persönlicher oder geschäftlicher Aufgaben, revolutioniert. Künstliche Intelligenz, auch maschinelles Lernen genannt, ist in der Lage, verschiedene Aktivitäten wie das Schreiben von Aufsätzen oder die Erstellung von Finanzplänen durchzuführen. In diesem Artikel diskutieren wir die Bedeutung des Generative Pre-trained Transformer (GPT) in der natürlichen Sprachverarbeitung und seine Anwendungen. Außerdem werden wir uns auf das Meta-Megabyte- konzentrieren, das mehrere Hindernisse für GPTs überwindet.

Bedeutung von GPTs in der natürlichen Sprachverarbeitung

Generative vorab trainierte Transformer (GPTs) haben viele Vorteile in verschiedenen Wirtschaftssektoren, da sie die Produktivität steigern und das soziale Bewusstsein erhöhen. Zunächst ist es wichtig zu wissen, dass GPTs menschenähnliche Texte zu verschiedenen Themen erstellen.

Die GPTs verwenden verschiedene Parameter, um Daten zu verarbeiten und sie auf eine verständliche Weise darzustellen. Es gibt verschiedene Anwendungen, die GPTs nutzen, um Wert für Menschen und die Gesellschaft im Allgemeinen zu schaffen.

Grundsätzlich sind GPTs wichtige Komponenten von KI-gesteuerten Anwendungen, die Informationen von einer Sprache in eine andere übersetzen. Sie generieren und fassen auch große Datenmengen in leicht verständliche Informationen zusammen. In einigen Fällen ermöglichen GPTs die Generierung von Inhalten für verschiedene Zwecke wie Gedichte, Blog-Beiträge, wissenschaftliche Aufsätze, Marketingmaterial und Memes, unter anderem.

Unternehmen können GPTs auch nutzen, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu betreiben, die mit echten Menschen auf eine conversationelle Weise interagieren können und ihnen helfen, verschiedene geschäftliche oder soziale Aspekte zu verstehen. Zu geschäftlichen Zwecken können sie Stimmungsanalysen zu jedem Thema oder Interessensgebiet erstellen. Als Beispiel gibt es KI-gesteuerte Protokolle, die Kryptomarktstimmungen generieren, was es Händlern und anderen Investoren ermöglicht, fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.

Weitere Anwendungsfälle von GPTs in der natürlichen Sprachverarbeitung und KI-Anwendungen umfassen die Erstellung von Inhalten für das Marketing von Produkten, den Kundenservice, die Analyse von Finanzinformationen sowie die Datenauswertung und Berichterstattung, unter anderem.

Beschränkungen traditioneller GPT-Modelle

Obwohl es verschiedene gibt, Arten von GPTs Erstellt von verschiedenen Plattformen wie ChatGPT und Openai, haben die meisten von ihnen ernsthafte Einschränkungen.

Die aktuellen besten Generative AI-Modelle einschließlich von OpenAI’s GPT-4 und ChatGPT Wir verwenden die Transformer-Architektur, die von Google-Forschern eingeführt wurde. Die Erhöhung der Selbstaufmerksamkeitsskalen und der Länge von Ein- und Ausgaben stellt eine Herausforderung dar, da jedes Wort Aufmerksamkeit benötigt. Grundsätzlich funktioniert dieses gut, wenn nur wenige Wörter als Eingabe verwendet werden.

Allerdings verwendet die Megabyte-Methode eine andere Architektur, die Eingabe- und Ausgabesequenzen in Patches anstelle von Tokens unterteilt. Dadurch können wesentlich mehr Wörter als die aktuellen Modelle verarbeitet werden.

Darüber hinaus löst Meta’s Ansatz das Skalierbarkeitsproblem, das bei den meisten derzeit auf dem Markt erhältlichen Modellen üblich ist. Im Wesentlichen ermöglicht das Megabyte-Modell von Meta einem einzelnen Feedforward-Netzwerk, auf einen Patch zu wirken, der aus mehreren Tokens besteht. Daher arbeitet Meta’s Megabyte- parallel anstatt seriell. Dadurch wird die Effizienz selbst dann erhöht, wenn das Basismodell viele Parameter hat.

Lesen Sie auch: Das Meta-Metaverse: An was arbeitet das Unternehmen?

Einige Modelle wie Deep Neural Networks sind komplex zu verstehen und zu erklären, was das Vertrauen, die Rechenschaftspflicht und ethische Bedenken verringern kann. Daher besteht ein Bedarf an einfacheren Modellen wie Meta Ai, die leicht zu erklären sind. Dies liegt daran, dass die meisten Benutzer gerne wissen möchten, wie ein funktioniert, um ihr Vertrauen in dieses zu setzen.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass einige dieser Modelle eine große Menge an Daten zur Validierung und Schulung erfordern. Nichtsdestotrotz stehen möglicherweise nicht genügend Daten zur Verfügung, was ihre Effizienz verringert. Darüber hinaus beeinträchtigen Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, Voreingenommenheit, Störungen, Sicherheit sowie unvollständigen Daten die Robustheit und Leistung der meisten GPT-Modelle negativ.

Die meisten traditionellen KI-Modelle sind teuer und verbrauchen viel Energie bei der Berechnung. Dies liegt daran, dass die meisten e rechenintensiv sind. Dadurch verbrauchen sie viele Ressourcen und erhöhen die Umweltkosten.

Darüber hinaus haben die meisten dieser Modelle aufgrund von Unterschieden in ihrer Standardisierung eine geringe Interoperabilität. Daher ist es sehr schwierig für sie, sich zu integrieren, da sie unterschiedliche Sprachen, Frameworks und Formate verwenden. Offene Formate wie ONNX oder universelle Compiler können jedoch ihre Kommunikation verbessern.

Es ist wichtig zu erkennen, dass die Architektur von Meta AI so konzipiert ist, dass die meisten dieser Probleme überwunden werden.

Meta’s Megabyte

Meta AI hat eine neue entwickelt GPT- namens Megabyte mit dem Ziel, die Tokenisierung zu umgehen, die die meisten GPT-Modelle verwenden. Sein generatives vorab trainiertes Transformer (GPT) verarbeitet große Datenmengen wie Videos und Texte wie Romane, ohne Tokenisierung zu verwenden.

Als Punkt funktioniert die Tokenisierung ähnlich wie die Dateikomprimierung, indem große Datenmengen in Tokens umgewandelt werden. Der Transformer verarbeitet die Tokens, um Ausgabetokens zu erstellen, die das decodiert.

Normalerweise ermöglicht die Tokenisierung KI-Modellen, große Datenmengen in Zahlen umzuwandeln. Zum Beispiel kann ein eine Phrase wie “Meine Lieblingsfarbe ist rot” in eine Token-Zeichenfolge wie 3666, 4004, 3124, 318, 2266, 13” konvertieren, die dann verarbeitet wird.

Allerdings gibt es bei dieser Methode eine Begrenzung für die Menge der verarbeiteten Daten. Zum Beispiel liegt die Begrenzung für GPT-3.5 zwischen 3.000 und 4.000 Wörtern, während die Begrenzung für GPT-4 zwischen 24.000 und 32.000 liegt.

Im Gegensatz dazu, Meta hat die Tokenisierung zugunsten der neuen Multi-Layer-Vorhersagearchitektur aufgegeben, die von der End-to-End-Modellierung von mehr als einer Million Datenbytes abhängt. Dies ist eine großartige Leistung, wenn man bedenkt, dass es ein Dokument mit bis zu 750.000 Wörtern verarbeiten kann. Das bedeutet, dass das Megabyte- Daten verarbeiten kann, die in drei durchschnittlich großen Romanen enthalten sind.

Wie bereits erwähnt, überwindet Megabyte die Hindernisse der Tokenisierung, die durch seine harten Datengrenzen, den langen Zeitaufwand zur Schulung von en und den hohen Energieverbrauch entstehen. Außerdem ist es ohne Tokenisierung möglich, KI-Modelle zur Unterstützung nicht-englischer Sprachen zu trainieren, die mit den Standard-8-Bit-Zeichen codiert werden können, zum Beispiel.

Die künstliche Intelligenz Krypto AI von Meta wird bestehende Möglichkeiten erweitern, während sie verschiedene Blockchain-Technologien weiter demokratisiert. Zum Beispiel können Entwickler Kryptowährungs-Handelsroboter in ihren Muttersprachen wie Russisch oder Französisch einführen. Noch wichtiger ist, dass dezentralisierte autonome Organisationen (DAOs) ihre Protokolle auch in lokalen Sprachen codieren können.

Wie das Meta Megabyte- funktioniert

Megabyte, die Multiskalen-Decoder-Architektur, modelliert Sequenzen von mehr als 1 Million Bytes und bleibt dabei end-to-end differenzierbar. Es verwendet Multiskalen-Transformer, die verschiedene Ebenen in ihrer Architektur integrieren und so sowohl globale als auch lokale Muster in den Daten modellieren.

Im Wesentlichen besteht das Megabyte-Modell aus drei Komponenten, nämlich einem lokalen Modul, einem Patch-Embedder und einem globalen Modul (globaler Transformer). Das lokale Modul, auch als lokaler Transformer bezeichnet, prognostiziert die Bytes innerhalb jedes Patches, während der Embedder für das Codieren von Patches durch Kombinieren von Byte-Embeddings verantwortlich ist. Schließlich nimmt das globale Modul, auch als globaler Transformer bekannt, die verschiedenen Patch-Repräsentationen auf und gibt sie aus.

Das folgende Diagramm zeigt den Megabyte-Überblick.

Das obige Diagramm zeigt einige der Hauptkomponenten von Megabyte. Ein kürzlich durchgeführtes Experiment zeigte, dass Megabyte um 40% schneller sein kann als das Transformer-Modell. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das während des Experiments verwendete Megabyte 1,5 Milliarden Parameter hatte, während der Transformer 350 Millionen hatte.

Insgesamt hat der Megabyte mehrere Vorteile gegenüber den traditionellen Transformatoren. Zum Beispiel reduziert es die Rechenkosten der Selbstattestierung, was es möglich macht, lange Sequenzen zu verarbeiten.

Zweitens verwendet es vorwärtsgerichtete Schichten pro Pfad anstelle von pro Position, was zu einer effizienten Nutzung von Rechenressourcen führt.

Außerdem verbessert es eine größere Parallelität während der Verarbeitung, was zu einer schnelleren Sequenzgenerierung bei gleichbleibend hoher Leistung führt.

Die Megabyte-Architektur verbessert die Skalierbarkeit, reduziert den Ressourcenverbrauch und ermöglicht eine reibungslose Kommunikation mit verschiedenen auf GPT basierenden Anwendungen. Einige dieser Vorteile werden durch die Aufteilung langer Sequenzen in zwei kürzere Sequenzen erreicht, was die Selbst-Aufmerksamkeitskosten minimiert. Darüber hinaus minimieren Parameterfreigabe und Kompressionsalgorithmen die Ressourcenanforderungen von GPTs.

Schlussfolgerung

Meta’s Megabyte verwendet das generative vortrainierte Transformer-, um große Datenmengen zu verarbeiten, ohne Tokenisierung zu verwenden. Stattdessen nutzt es eine Multi-Layer-Vorhersagearchitektur, die Kosten minimiert, die Geschwindigkeit verbessert, die Effizienz verbessert und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Interoperabilität erhöht.