Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens (Paper Explained)

Introduction à l'architecture 'Bite Latent Transformer', qui surpasserait les modèles classiques basés sur la tokenisation. Cette nouvelle approche évite la tokenisation fixe et utilise des 'patches' dynamiques, montrant de meilleures propriétés d'échelle contraire aux modèles basés sur les tokens.

La comparaison entre le modèle à patches et ceux utilisant la tokenisation classique comme le 'byte pair encoding' révèle des performances de mise à l'échelle supérieures. Les graphiques illustrent que pour un même nombre de FLOPS d'entraînement, le modèle à patches obtient de meilleurs résultats à partir d'un certain seuil.

Présentation de l'architecture 'Bite Latent Transformer', qui se compose de deux niveaux : un niveau interne basé sur un modèle LLM classique et un niveau externe qui prédit des tokens en se basant sur les représentations d'embedding, montrant des différences de fonctionnement entre les deux niveaux.

Explication du processus de transformation des textes en tokens, abordant les limites de tokenisation classique et les alternatives comme le 'byte pair encoding'. Le problème d'un tableau d'embeddings trop volumineux en raison du vocabulaire croissant est aussi discuté.

Analyse des méthodes de tokenisation telles que 'byte pair encoding' et 'word piece encoding', et leurs problèmes respectifs, notamment le problème d'out-of-vocabulary. Le papier aborde la nécessité d'un équilibre entre taille du vocabulaire et performances du modèle.

Proposition d'une approche dynamique de tokenisation permet d'éviter les limitations d'un vocabulaire fixe, posant les bases de la création d'embeddings de 'patches', qui sont des représentations d'ensembles de caractères.