字节跳动新型算法：Patch规模优于Token
talkingdev • 2024-12-14
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字节跳动近期发布了一项名为'Byte Latent Transformer'的新型算法，在大规模模型训练中，采用了Patch而非Token作为基本的处理单元。该算法对于图像和视频内容的理解与分析展现出了卓越的性能，尤其适用于处理高分辨率的图像数据。通过Patch处理，算法能够更有效地捕捉局部特征，同时在保持计算效率的同时，提升了模型的泛化能力。在大规模数据集上的实验表明，Byte Latent Transformer在图像分类和目标检测等任务上达到了新的效果高度，相较于传统基于Token的方法，展现出了明显的性能优势。