[Traducción] Explicación de Megabyte de Meta AI

Traducción del artículo explicativo sobre Megabyte escrito por ENCORD, una startup de infraestructura y herramientas de IA

• Introducción a la arquitectura principal de MegaByte
  • Patch Embedder: incrusta la entrada y la divide en parches
  • Global Module: transformador autorregresivo que realiza self-attention
  • Local Module: predice el siguiente parche con la entrada recibida del modelo global
• Introducción al Multiscale Transformer
• Introducción al Autoregressive Transformer
• Problemas de los modelos actuales: tokenization, scalability, generation speed
• Soluciones propuestas
  • Self-attention con costo computacional reducido a O(N^(4/3))
  • Aplicación de la capa feedforward por unidad de parche
  • Procesamiento en paralelo durante la decodificación
• (Adicional) Novedades recientes de Meta AI
  • SAM: https://es.news.hada.io/topic?id=8893
  • MTIA: https://es.news.hada.io/topic?id=9246
  • DINOv2: https://es.news.hada.io/topic?id=9269
  • ImageBIND: https://es.news.hada.io/topic?id=9156
  • (Aunque no aparece en el artículo) MMS: https://es.news.hada.io/topic?id=9245
  • (Tampoco aparece en el artículo) LIMA: https://es.news.hada.io/topic?id=9239