Переход к моделированию цифрового мира с bGPT, сравнение с ByteFormer от Apple

Фреймворк bGPT моделирует цифровые системы с помощью собственных двоичных данных и объединяет различные типы данных в единую модель, рассматривая все как последовательность байтов. Такой подход упрощает интеграцию и расширяет возможности применения в цифровом мире.

В современном мире байты являются основой всей цифровой информации, устройств и программного обеспечения - от процессоров компьютеров до операционных систем в повседневной электронике. Обучение моделей для предсказания следующего байта может кардинально изменить подходы в глубоком обучении, позволяя им настоящим образом понимать и моделировать все процессы в цифровом мире. Это имеет практическое значение не только в традиционных областях, но и в малоисследованных направлениях, таких как повышение кибербезопасности, улучшение диагностики компьютеров, оптимизация сжатия данных и даже продвижение в сложных задачах, таких как реверс-инжиниринг исходного кода программного обеспечения из его бинарного представления.

В данной работе представлена модель bGPT, разработанная для обработки бинарных данных и моделирования цифрового мира путем предсказания следующего байта. Цифровой мир включает в себя не только цифровые медиафайлы, которые традиционно являются объектом внимания моделей глубокого обучения, но и распространяется на сложную сферу цифровых систем, варьирующихся от архитектуры аппаратного обеспечения до комплексных алгоритмов. bGPT преодолевает традиционные границы глубокого обучения, напрямую интерпретируя и манипулируя бинарными данными, что позволяет достичь более глубокого и целостного понимания цифрового мира. Ее преимущества двояки:

Интерпретация цифровых систем: Обучаясь на последовательностях байтов, bGPT может изучать паттерны цифровых систем, что позволяет ей предсказывать, моделировать и диагностировать поведение алгоритмов или аппаратного обеспечения. Эта способность дает возможность реконструкции сложных систем из бинарных данных.
Унифицированное моделирование: bGPT интегрирует различные типы данных в единую структуру, рассматривая все как последовательность байтов. Это упрощает моделирование и позволяет легко интегрировать различные источники данных.

Эксперименты в работе включают две основные области:

1) хорошо изученные задачи, такие как генеративное моделирование и классификация на данных цифровых медиа (например, текст, аудио и изображения);

2) относительно малоисследованные задачи, присущие операциям с бинарными данными, включая преобразование данных и моделирование состояния CPU, которые представляют симуляцию алгоритмов и аппаратного обеспечения соответственно. Демонстрационная страница последовательно демонстрирует модели, предварительно обученные на IrishMAN для преобразования данных, CPU states для моделирования состояния CPU, Wikipedia для текста, ImageNet для изображений и LibriSpeech для аудио. Все показанные генеративные образцы от bGPT произведены с использованием одинаковой предварительной обработки данных, архитектуры модели, гиперпараметров и целей обучения, без каких-либо специфических для модальности настроек.

Выводы и направления будущих исследований для bGPT

Выводы из исследования:

Универсальность и адаптивность: Модель bGPT демонстрирует свою силу в универсальности и адаптивности моделей на основе байтов, способных обрабатывать широкий спектр типов данных, включая традиционные медиаформаты. Эта способность является значительным отходом от ограничений, связанных с традиционными моделями глубокого обучения, которые обычно ограничены специфическими форматами и задачами.
Прямая работа с бинарными данными: Работая непосредственно с нативными бинарными данными, bGPT облегчает моделирование поведения алгоритмов или аппаратного обеспечения, предлагая уникальное преимущество.

Ограничения и возможности для улучшения:

Ограниченность в обработке данных: В данном исследовании моделирование ограничивалось короткими аудиосегментами и изображениями низкого разрешения из-за ресурсоемкой природы моделей на основе байтов.
Ограниченные вычислительные ресурсы: Из-за ограниченных вычислительных ресурсов исследование ограничилось преобразованием данных между нотацией ABC и MIDI, без более широкой оценки через альтернативные форматы.
Упрощенное моделирование состояния CPU: Эксперименты по моделированию состояния CPU сосредоточились исключительно на упрощенных CPU, не включая использование реальных современных CPU, которые значительно сложнее.

Направления будущих исследований:

Снижение вычислительных затрат: Для облегчения обучения моделей на основе байтов.
Масштабирование моделей и размеров наборов данных: Для включения более широкого спектра нативных бинарных данных, а также обработки больших цифровых медиафайлов, таких как изображения высокого разрешения и видео.
Улучшение производительности модели: Особенно для малоисследованных задач, связанных с нативными бинарными данными в разнообразных областях применения.

Модальности, с которыми работает bGPT:

Традиционные медиаформаты: Включая, но не ограничиваясь, текстом, аудио и изображениями.
Данные преобразования между нотацией ABC и MIDI: Исследование ограничилось этими форматами из-за вычислительных ограничений.
Моделирование состояния CPU: Сосредоточено на упрощенных CPU, указывая на возможность работы с аппаратными моделями.

Эти выводы и направления для будущих исследований подчеркивают потенциал и гибкость моделей на основе байтов, таких как bGPT, в обработке и понимании широкого спектра данных, предлагая новые возможности для прорывов в глубоком обучении и искусственном интеллекте.

Сравнение методик bGPT и ByteFormer от Apple

https://arxiv.org/abs/2306.00238

ByteFormer: Прямая работа с байтами файлов

Команда Apple представила ByteFormer, модель, которая, в отличие от традиционных подходов глубокого обучения, работает напрямую с байтами файлов, минуя этап декодирования в модально-специфичные представления (например, изображения из байтов файла в RGB тензоры). Это позволяет ByteFormer работать с файлами различных модальностей без необходимости их предварительной обработки. На практике ByteFormer достигает точности классификации Top-1 на ImageNet в 77.33% при обучении и тестировании непосредственно на байтах файлов TIFF, используя трансформерную архитектуру с конфигурацией, аналогичной DeiT-Ti (72.2% точности на RGB изображениях). Без каких-либо модификаций или настройки гиперпараметров ByteFormer показывает точность классификации 95.42% на WAV файлах из набора данных Speech Commands v2 (по сравнению с лучшей достигнутой точностью 98.7%).

Сравнение с bGPT

В то время как bGPT фокусируется на обработке и предсказании следующего байта в последовательностях байтов, что позволяет ей изучать и моделировать сложные цифровые системы и алгоритмы, ByteFormer от Apple применяет трансформеры непосредственно к байтам файлов, обеспечивая высокую точность в задачах классификации изображений и аудио без необходимости специфической предобработки данных. Это открывает новые возможности для создания универсальных моделей, способных работать с данными различных типов без предварительного преобразования в специфические для каждой модальности форматы.

Преимущества ByteFormer

Универсальность: ByteFormer способен обрабатывать данные различных модальностей, используя единый подход, что упрощает разработку и внедрение систем машинного обучения.
Высокая точность: Модель демонстрирует высокую точность на задачах классификации, что подтверждается результатами на наборах данных ImageNet и Speech Commands v2.
Приватность: ByteFormer может использоваться для обработки данных в форматах, сохраняющих приватность, без потери точности, что делает его подходящим для задач, требующих обеспечения конфиденциальности информации.

Выводы

Методика ByteFormer от Apple и подход bGPT к моделированию на основе байтов данных открывают новые перспективы в области глубокого обучения, позволяя создавать более универсальные и эффективные модели для работы с разнообразными данными. Обе методики демонстрируют значительный потенциал в улучшении точности и универсальности моделей машинного обучения, а также в расширении их применения в различных областях.