معماری جدید BLT متا جایگزین توکن‌ها می‌شود تا مدل‌های زبانی بزرگ کارآمدتر و متنوع‌تر شوند

متا با معرفی معماری جدیدی به نام **Byte Latent Transformer (BLT)**، گامی نوآورانه در حوزه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برداشته است. این معماری به‌جای استفاده از روش سنتی تقسیم متون به توکن‌ها، مستقیماً از داده‌های خام بایت برای یادگیری بهره می‌برد. این تغییر رویکرد می‌تواند بهره‌وری و انعطاف‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی را به‌طور چشم‌گیری افزایش دهد.

### چرا BLT مهم است؟
مدل‌های کنونی LLM مانند GPT یا BERT برای پردازش زبان طبیعی از استراتژی ایجاد توکن‌ها استفاده می‌کنند. در این فرآیند، متون به قطعات کوچکی که به آنها توکن گفته می‌شود، شکسته می‌شوند. این روش گرچه عملکرد مناسبی در پردازش زبان دارد، اما محدودیت‌هایی نیز به همراه دارد:
– **پیچیدگی پردازش:** تقسیم داده‌ها به توکن‌ها نیاز به پیش‌پردازش زمان‌بر و پیچیده دارد.
– **حجم بالا:** مدل‌ها به دلیل استفاده از توکن‌ها به حافظه بیشتری نیاز دارند.
– **عدم انعطاف‌پذیری در زبان‌های مختلف:** برخی زبان‌ها یا داده‌های غیرمتنی به‌راحتی قابل تجزیه شدن به توکن‌ها نیستند.

BLT با حذف نیاز به این فرآیند، مستقیماً با داده‌های خام کار می‌کند و این مشکلات را کاهش می‌دهد.

### BLT چگونه کار می‌کند؟
BLT به‌جای توکن‌ها از داده‌های اولیه بایت استفاده می‌کند. این معماری از تکنیکی به‌نام **رمزگذاری نهفته (Latent Encoding)** بهره می‌برد که اطلاعات موجود در داده‌ها را بدون نیاز به تقسیم آنها به بخش‌های کوچک‌تر تحلیل می‌کند.

این تغییر، چند مزیت کلیدی به‌دنبال دارد:
1. **کاهش اندازه مدل:** استفاده مستقیم از بایت‌ها نیاز به حجم بزرگی از حافظه برای ذخیره‌سازی توکن‌ها را از بین می‌برد.
2. **افزایش دامنه کاربرد:** BLT می‌تواند روی داده‌های خامی که فرمت غیرمتنی دارند (مانند داده‌های کد، تصاویر یا صدا) نیز بهینه عمل کند.
3. **ساده‌تر کردن فرآیند آماده‌سازی داده:** دیگر نیازی نیست که داده‌ها برش داده شوند یا از ابزارهای پیچیده پردازش زبان برای تبدیل آنها استفاده شود.

### پتانسیل BLT در آینده
معرفی BLT می‌تواند مسیر پیشرفت فناوری هوش مصنوعی و مدل‌های زبان را متحول کند. با کاهش نیاز به توکن‌ها، نه‌تنها کارایی مدل‌های موجود افزایش می‌یابد، بلکه امکان گسترش استفاده از این فناوری در زمینه‌های تازه‌ای مانند تجزیه و تحلیل سیگنال‌ها، پردازش زبان‌های غیررایج و حتی حفظ حریم خصوصی بهتر نیز به وجود می‌آید.

همچنین، BLT می‌تواند به توسعه مدل‌هایی کمک کند که نیازمندی‌های سخت‌افزاری کمتری دارند. این امر به تولید مدل‌هایی با توانایی بیشتر در دستگاه‌های کوچکتر (مانند گوشی‌های هوشمند) منجر می‌شود، که قطعاً توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی از آن استقبال خواهند کرد.

### جمع‌بندی
معماری **Byte Latent Transformer (BLT)** جدید متا، یک حرکت رو به جلو در دنیای هوش مصنوعی است. با کنار گذاشتن روش‌های سنتی مبتنی بر توکن‌ها و تکیه بر قدرت داده‌های خام، BLT به ما نشان می‌دهد که آینده مدل‌های زبان می‌تواند کارآمدتر و متنوع‌تر از همیشه باشد.

برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید:
Meta’s new BLT architecture replaces tokens to make LLMs more efficient and versatile