Complete Gate Post tasks to upgrade your rank

Credit Ranking

[//]:content-type-MARKDOWN-DONOT-DELETE
![](https://gimg2.gateimg.com/image/article/1686098682RDZZ.jpeg)

GPT dapat menerjemahkan teks, merangkum data, dan membuat konten yang sesuai untuk berbagai tujuan seperti pemasaran.

Megabyte Meta bertujuan untuk mengatasi hambatan-hambatan yang dihadapi oleh sistem GPT lain seperti GPT-4 dari OpenAi dan ChatGPT.

Megabyte berbeda dari model GPT lainnya karena tidak menggunakan tokenisasi.

Model Megabyte terdiri dari transformer lokal, embedder patch, dan transformer global.

## Pengantar

Inovasi teknologi telah merevolusi cara manusia berinteraksi dan melakukan berbagai tugas, termasuk yang bersifat pribadi atau bisnis. Kecerdasan buatan, juga disebut pembelajaran mesin, mampu melakukan berbagai aktivitas seperti menulis esai atau membuat rencana keuangan. Dalam artikel ini, kami membahas pentingnya Generative Pre-trained Transformer (GPT) dalam pemrosesan bahasa alami dan aplikasinya. Kami juga akan berfokus pada Sistem megabyte Meta yang mengatasi beberapa hambatan untuk GPT.

## Signifikansi GPT dalam pemrosesan bahasa alami

Transformator Pre-trained Generative (GPT) memiliki banyak manfaat di berbagai sektor ekonomi karena meningkatkan produktivitas dan meningkatkan kesadaran sosial. Pertama, penting untuk mengetahui bahwa GPT menciptakan teks yang mirip dengan manusia tentang berbagai subjek.

GPT menggunakan berbagai parameter untuk memproses data dan menyajikannya dalam cara yang mudah dipahami. Ada berbagai aplikasi yang menggunakan GPT untuk menciptakan nilai bagi manusia dan masyarakat secara umum.

Pada dasarnya, GPT adalah komponen penting dari aplikasi yang didorong oleh kecerdasan buatan yang menerjemahkan informasi dari satu bahasa ke bahasa lain. Mereka juga menghasilkan dan merangkum volume data besar menjadi informasi yang mudah dipahami. Dalam beberapa kasus, GPT memungkinkan pembuatan konten yang cocok untuk berbagai tujuan seperti puisi, blog, esai akademis, materi pemasaran, dan meme, antara lain.

Perusahaan juga dapat menggunakan GPT untuk menggerakkan chatbot dan asisten virtual yang dapat berinteraksi dengan orang sungguhan secara percakapan, membantu mereka memahami berbagai aspek bisnis atau sosial. Untuk tujuan bisnis, mereka dapat menghasilkan analisis sentimen tentang topik atau bidang minat apa pun. Sebagai contoh, ada protokol yang didorong oleh Ai yang menghasilkan sentimen pasar kripto yang memungkinkan para trader dan investor lainnya untuk membuat keputusan investasi yang terinformasi.

Kasus penggunaan lain dari GPT dalam proses bahasa alami dan aplikasi AI meliputi penciptaan konten untuk pemasaran produk, layanan pelanggan, analisis informasi keuangan serta ekstraksi dan pelaporan data, antara lain.

## Keterbatasan model GPT tradisional

Meskipun ada berbagai macam [jenis GPT](https://www.gate.io/live/video/90b1e91dd5e7fb207b1509a809e5b444 "types of GPTs") dibuat oleh berbagai platform seperti ChatGPT dan Openai, sebagian besar dari mereka memiliki batasan serius.

Model AI Generatif terbaik saat ini [termasuk GPT-4 dan ChatGPT milik OpenAI](https://www.gate.io/blog_detail/2064/chatgpt-ai-impacts-healthcare-rising-prices-hit-americans-chinas-redistributive-policies-affect-property-developers "including OpenAI's GPT-4 and ChatGPT") menggunakan arsitektur Transformer yang diperkenalkan oleh para peneliti Google. Peningkatan dalam skala perhatian diri dan panjang masukan dan keluaran menciptakan tantangan karena setiap kata memerlukan perhatian. Pada dasarnya, sistem ini berfungsi dengan baik ketika sedikit kata digunakan sebagai masukan.

Namun, metode Megabyte menggunakan arsitektur yang berbeda yang membagi urutan input dan output menjadi patch daripada token. Dengan demikian, ia dapat menangani banyak kata lebih banyak daripada model saat ini.

Selain itu, pendekatan Meta memecahkan masalah skalabilitas yang umum terjadi pada sebagian besar model yang ada di pasar saat ini. Pada dasarnya, model Megabyte memungkinkan jaringan feedforward tunggal untuk bertindak pada patch yang terdiri dari beberapa token. Oleh karena itu, sistem Megabyte Meta berjalan secara paralel daripada berurutan. Hal ini meningkatkan efisiensinya bahkan jika model dasarnya memiliki banyak parameter.

Baca juga: [Meta Metaverse: Apa yang sedang dikerjakan perusahaan?](https://www.gate.io/blog_detail/729/the-meta-metaverse-what-is-the-company-working-on "The Meta Metaverse: What is the company working on?")

Beberapa model seperti jaringan saraf dalam yang kompleks untuk dipahami dan dijelaskan, yang dapat mengurangi kepercayaan, akuntabilitas, dan menimbulkan kekhawatiran etis. Oleh karena itu, diperlukan model-model yang lebih sederhana seperti Meta Ai yang mudah dijelaskan. Hal ini karena kebanyakan pengguna ingin tahu bagaimana sebuah sistem bekerja untuk mempercayainya.

Masalah lain adalah bahwa beberapa model ini membutuhkan banyak data untuk divalidasi dan dilatih. Namun, data tersebut mungkin tidak tersedia yang mengurangi efisiensinya. Selain itu, masalah terkait privasi, bias, noise, keamanan serta kelengkapan data secara negatif mempengaruhi kekokohan dan kinerja sebagian besar model GPT.

Sebagian besar model AI tradisional mahal dan mengonsumsi banyak energi saat melakukan perhitungan. Hal ini karena sebagian besar sistem membutuhkan komputasi yang intensif. Oleh karena itu, mereka mengonsumsi banyak sumber daya dan meningkatkan biaya lingkungan.

Selain itu, sebagian besar model ini memiliki interoperabilitas rendah sebagai hasil dari perbedaan dalam standarisasi mereka. Oleh karena itu, sangat sulit bagi mereka untuk terintegrasi karena mereka menggunakan bahasa, kerangka, dan format yang berbeda. Namun, format terbuka seperti ONNX atau compiler universal dapat meningkatkan komunikasi mereka.

Sangat penting untuk menyadari bahwa arsitektur Meta AI dibuat dengan cara yang mengatasi sebagian besar masalah ini.

## Sistem Megabyte Meta

Meta AI telah mengembangkan yang baru [Sistem GPT yang disebut Megabyte](https://encord.com/blog/meta-ai-megabyte-model-architecture-explained/ "GPT system called the Megabyte") dengan tujuan menghindari tokenisasi yang digunakan oleh sebagian besar model GPT. Sistem transformer pre-trained generatif (GPT) memproses volume data besar seperti video dan teks seperti novel tanpa menggunakan tokenisasi.

Sebagai titik, tokenisasi berfungsi dengan cara yang mirip dengan kompresi file melalui mengkonversi jumlah data besar menjadi token. Transformer memproses token untuk membuat token output yang didekodekan oleh sistem.

Biasanya, tokenisasi memungkinkan model AI untuk mengubah string data besar menjadi angka. Sebagai contoh, sistem dapat mengubah frasa seperti, “Warna favorit saya adalah merah,” menjadi string token seperti 3666, 4004, 3124, 318, 2266, 13” yang kemudian diproses.

Namun, dengan metode ini ada batasan pada jumlah data yang diproses. Misalnya, batas GPT-3.5 adalah antara 3.000 dan 4.000 kata sedangkan GPT-4 adalah antara 24.000 dan 32.000.

Sebaliknya, [Meta](https://www.gate.io/ja/blog_detail/308/why-is-meta-previously-facebook-betting-big-on-metaverse "Meta") Megabyte system telah meninggalkan tokenisasi dan beralih ke arsitektur prediksi multi-layer baru yang bergantung pada pemodelan end-to-end dari lebih dari satu juta byte data. Ini merupakan pencapaian besar mengingat dapat memproses dokumen yang terdiri dari hingga 750.000 kata. Ini berarti bahwa sistem Megabyte dapat memproses data yang terdapat dalam tiga novel berukuran sedang.

Seperti yang dicatat, Megabyte mengatasi hambatan tokenisasi yang muncul dari batas data kerasnya, waktu yang dibutuhkan untuk melatih sistem, dan konsumsi energi yang tinggi. Selain itu, tanpa tokenisasi, memungkinkan untuk melatih model AI untuk mendukung bahasa non-Inggris yang dapat dienkripsi dalam karakter 8-bit standar, misalnya.

Kecerdasan buatan kripto AI Meta akan memperluas peluang yang ada ketika lebih lanjut mendemokrasikan berbagai teknologi blockchain. Sebagai contoh, pengembang dapat memperkenalkan bot perdagangan cryptocurrency dalam bahasa asli mereka seperti Rusia atau Perancis. Yang lebih penting, organisasi otonom terdesentralisasi (DAO) dapat mengkodekan protokol mereka dalam bahasa lokal juga.

## Bagaimana sistem Meta Megabyte bekerja

Megabyte, arsitektur dekoder multiskala, memodelkan urutan lebih dari 1 juta byte sambil tetap menjaga diferensiasi ujung ke ujung. Ini menggunakan transformer multiskala yang menggabungkan level-level berbeda dalam arsitekturnya sehingga memodelkan pola-pola global dan lokal dalam data.

Pada dasarnya, model Megabyte terdiri dari tiga komponen, yaitu modul lokal, penyisipan patch, dan modul global (transformer global). Modul lokal, juga disebut transformer lokal, memprediksi byte dalam setiap patch sementara penyisipan bertanggung jawab untuk mengkodekan patch melalui penggabungan penyisipan byte. Akhirnya, modul global, juga dikenal sebagai transformer global, memasukkan dan mengeluarkan representasi patch yang beragam.

Diagram berikut menunjukkan gambaran Megabyte.

![](https://gimg2.gateimg.com/image/article/1686098917Meta 1.png)

Diagram di atas menunjukkan beberapa komponen kunci Megabyte. Percobaan terbaru menunjukkan bahwa Megabyte dapat 40% lebih cepat dari model Transformer. Namun, penting untuk dicatat bahwa Megabyte yang digunakan selama percobaan memiliki 1,5 miliar parameter sedangkan transformer hanya memiliki 350 juta.

Secara keseluruhan, Megabyte memiliki beberapa keunggulan dibandingkan transformator tradisional. Misalnya, ia mengurangi biaya komputasi untuk penegasan diri yang membuatnya mungkin untuk menangani rangkaian panjang.

Kedua, ia menggunakan lapisan feedforward per jalur daripada per posisi yang menghasilkan penggunaan sumber daya komputasi yang efisien.

Selain itu, ini meningkatkan keterpaduan yang lebih besar selama pemrosesan yang menghasilkan generasi urutan yang lebih cepat sambil tetap mempertahankan kinerja tinggi.

Arsitektur Megabyte meningkatkan skalabilitas, mengurangi konsumsi sumber daya, dan memungkinkan komunikasi yang lancar dengan berbagai aplikasi berbasis GPT. Ini mencapai beberapa manfaat ini melalui membagi urutan panjang menjadi dua urutan yang lebih pendek yang meminimalkan biaya perhatian diri. Selain itu, berbagi parameter dan algoritma kompresi meminimalkan persyaratan sumber daya dari GPT.

## Kesimpulan

Megabyte Meta menggunakan sistem transformer pra-latih generatif untuk memproses volume data besar tanpa menggunakan tokenisasi. Sebaliknya, ia menggunakan arsitektur prediksi multi-lapisan yang meminimalkan biaya, meningkatkan kecepatan, meningkatkan efisiensi, serta meningkatkan skalabilitas dan interoperabilitas.

<div class="blog-details-info">
<div>Penulis:<strong>Mashell C.</strong>, Peneliti Gate.io
<div class="info-tips">*Artikel ini hanya mewakili pandangan peneliti dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
<div>*Gate.io menjaga semua hak pada artikel ini. Repost artikel akan diizinkan asalkan menyertakan referensi Gate.io. Dalam semua kasus, tindakan hukum akan diambil karena pelanggaran hak cipta.
</div><p></p>
</div></div></div>

简体中文

English

Tiếng Việt

Español

Русский язык

Français

ภาษาไทย

日本語

Indonesia

Deutsch

عربي

Português (Portugal]

Português (Brasil]

繁體中文

Українська

Arsitektur Megabita Meta lebih cepat dari GPT yang ada. Keunggulannya lainnya adalah pengurangan biaya, pemanfaatan sumber daya yang efisien, skalabilitas yang ditingkatkan, dan interoperabilitas.

Sistem Megabyte Baru Meta: Terobosan dalam Mengatasi Hambatan untuk GPTs