AIモデルは、言語の理解と生成の能力を劇的に進化させてきました。
その中で、Meta（旧Facebook）の研究チームが発表した Byte Latent Transformer (BLT) は、特に革新的な発展を遂げたモデルの一つです。
BLT は、従来のトークンベースの言語モデルが抱える多くの課題を解決するだけでなく、次世代のAIモデルに新たな可能性をもたらします。
本記事では、BLT の仕組み、利点、そして応用事例について解説します。
BLT の概要
従来の言語モデルは「トークン化」と呼ばれるプロセスを前提としています。
トークン化とは、文章を単語や部分単語（サブワード）に分割し、それをモデルが処理できる形式に変換する処理です。
GPT や BERT といった著名なモデルもこの仕組みに基づいていますが、トークン化には複数の問題がありました。
例えば、未知の単語やスペルミスがある場合、モデルが正確に理解できないという課題がありました。
また、多言語を扱う際にも、言語ごとに異なるトークン化のルールが必要でした。
一方、BLT はこのトークン化を一切不要とし、バイト単位で直接テキストを処理します。
これにより、未知の単語やスペルミスへの対応力が向上し、多言語処理が容易になるなどの利点が生まれます。
BLT の仕組み
BLT の革新性は、動的なバイトのグルーピングとパッチベースの計算アプローチにあります。
BLT は、文章を小さな「バイトのかたまり（パッチ）」に分割し、各パッチの予測の複雑さ（エントロピー）に基づいて、サイズを動的に調整します。
簡単な部分は大きなパッチに、複雑な部分は小さなパッチにすることで、効率的な計算資源の配分を実現しています。
また、BLT はトークンベースのモデルのように一定の長さで分割するのではなく、テキストの内容に応じて柔軟に調整します。
これにより、最大50%の計算コスト削減を達成しています。
BLT の利点
BLTには複数の顕著な利点があります。
第一に、計算効率が向上する点です。動的なパッチング技術を活用することで、トークンベースのモデルよりも少ない計算量で同等以上の精度を実現しています。
第二に、ノイズへの耐性が向上しました。スペルミスや未知の単語が含まれる文章でも、文脈から適切に理解する能力を備えています。
さらに、多言語対応が容易です。
これまでのモデルでは、言語ごとに異なるトークン化のルールが必要でしたが、BLTではすべての言語をバイト単位で統一的に処理できるため、より柔軟な多言語対応が可能になりました。
BLT の応用事例
BLT は様々な分野での応用が期待されています。
例えば、多言語翻訳では、トークン化の違いに依存しないため、あらゆる言語間の翻訳が容易になります。
ノイズの多いデータの処理でも活躍が期待され、スペルミスや OCR（光学文字認識）による誤りが多い文書の理解にも適しています。
また、コードの理解と生成においても、関数名や変数名のスペルミスに柔軟に対応できる点が強みとなっています。
まとめ
Byte Latent Transformer (BLT) は、従来のトークン化を排除し、バイト単位でテキストを処理するという革新的なアプローチを実現しました。
これにより、効率性、ノイズ耐性、多言語対応といった点で大きな進展を遂げました。
AIがさらに多様なタスクに対応していく中で、BLT は今後の重要な基盤技術の1つとなるでしょう。
参考：Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens
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