过去多年间，科学家们持续致力于探索蛋白质的结构和组成，以更好的解谜「生命密码」。 蛋白质功能由其结构决定，包括侧链和主链原子的身份、位置及其生物物理性质，这些统称为全原子结构。

Meta新推出的BLT（Byte Latent ...

为什么无需 tokenizer 的新架构有很大的潜在价值？BLT 对多模态模型训练、推理会产生哪些影响？目前不同模态的对齐、融合常用的方法是什么？存在哪些难题？近期有哪些工作在解决不同模态差异方面指出了新的方向？这些工作旨在解决什么问题？

为了解决这个问题，Meta、美国华盛顿大学和美国芝加哥大学的科学家们共同开发出了一种突破性的新型 AI 架构，取名为字节潜在 Transformer（BLT，Byte Latent Transformer）。 近日，相关论文以《 字节潜在 ...

总结而言，该研究提出了一种新的 LLM 思想。传统的语言模型依赖于 tokenizer 来预处理数据，但 tokenization 有其固有的局限性，包括固定的词汇表、处理多语言或噪声数据的效率低下，以及由压缩启发式方法引入的偏见。