Az utóbbi évek mesterséges intelligencia fejlesztései sokak számára már-már a lehetőségek határát súrolják, mégis rendre felbukkan egy-egy radikális újítás. Most az LF Alpha Research által bemutatott TFree-HAT 7B nevű modell feszegeti ezeket a kereteket: egészen új megközelítést képvisel azzal, hogy szakít a tokenizáció hagyományával.
A nézők betekintést kapnak abba, mit is jelent pontosan a tokenizáció – miért volt eddig elengedhetetlen a nyelvi modellek működéséhez, és milyen előnyei vagy épp hátrányai adódnak az alkalmazásából, főleg nem angol nyelv esetén. Az előadó felveti azt az izgalmas kérdést, hogy lehetséges-e hatékony AI-t építeni anélkül, hogy a szöveget előbb részecskékre bontanánk?
A videóban részletesen bemutatásra kerül, hogyan telepíthető és próbálható ki helyben ez a tokenizációmentes architektúra, milyen hardveres követelmények szükségesek hozzá – és hogyan működik a világszabadalomnak számító HAT (Hierarchical Auto Regressive Transformer) rendszer az egyes komponensek szintjén.
Közben felmerülnek további kérdések: vajon valóban univerzálisan alkalmazható-e ez a megközelítés minden nyelven? Mennyire skálázható a rendszer, és milyen teljesítményelőnyt mutat a korábbi modellekhez képest, például német szövegek feldolgozásakor? A videó áttekintést nyújt a HAT architektúra gyakorlati példáiról, valamint kitér a háttérben működő egyedi algoritmusokra is.
