Multiscale Byte Language Models -- A Hierarchical Architecture for Causal Million-Length Sequence Modeling

📄 arXiv: 2502.14553v1 📥 PDF

作者: Eric Egli, Matteo Manica, Jannis Born

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-20

备注: Under Review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多尺度字节语言模型，实现单GPU上5M字节超长序列建模

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 字节语言模型 多尺度建模 长序列建模 Transformer Mamba

📋 核心要点

  1. 字节是数字世界的基础，但字节流过长对现有BLM架构提出了挑战，需要新的建模范式。
  2. MBLM采用分层解码器堆栈，实现超长序列建模，并具有模型无关性，可灵活集成Transformer和Mamba等模块。
  3. 实验表明，MBLM在长序列处理上表现高效，且在视觉问答任务中，性能可与定制CNN-LSTM架构媲美。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多尺度字节语言模型（MBLM），它是一种与模型无关的分层解码器堆栈，允许在单个GPU上以完整模型精度训练具有500万字节上下文窗口的模型。我们使用Transformer和Mamba块，在单模态和多模态任务上彻底检验了MBLM的性能。实验表明，混合架构在训练期间能有效处理极长的字节序列，同时实现接近线性的生成效率。据我们所知，这是首次在视觉问答任务上评估BLM，结果表明，尽管图像被序列化且没有编码器，但使用纯粹的下一个token预测的MBLM可以与具有指定分类头的定制CNN-LSTM架构相媲美。我们表明，MBLM在整合包括像素和图像文件流字节在内的各种数据表示方面表现出强大的适应性，突显了它们在全模态基础模型方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有字节语言模型（BLM）面临的主要问题是处理极长的字节序列。直接对长序列进行建模计算量巨大，导致训练困难，效率低下。现有的tokenization方法虽然能缩短序列长度，但会引入信息损失，限制了模型处理原始数据的能力。因此，需要一种能够有效处理超长字节序列，同时保持原始数据信息的模型架构。

核心思路：MBLM的核心思路是采用多尺度分层结构来处理超长字节序列。通过将长序列分解为不同尺度的子序列，并在不同层级上进行建模，从而降低计算复杂度，提高训练效率。这种分层结构允许模型在不同尺度上捕获数据的不同特征，从而更好地理解和生成长序列。

技术框架：MBLM是一个分层解码器堆栈，包含多个层级。底层处理原始字节序列，上层处理低层级的输出，形成一个多尺度的表示。具体来说，模型首先将输入字节序列分割成多个块，然后将这些块输入到第一层解码器中。每一层解码器的输出都会被聚合，并作为下一层解码器的输入。这种分层结构允许模型在不同尺度上捕获数据的不同特征，从而更好地理解和生成长序列。模型可以使用Transformer或Mamba块作为基本的解码器单元。

关键创新：MBLM的关键创新在于其多尺度分层结构，这种结构允许模型在单个GPU上处理500万字节的超长序列，而无需进行复杂的模型并行化或数据并行化。此外，MBLM具有模型无关性，可以灵活地集成不同的解码器单元，如Transformer和Mamba，从而充分利用不同模型的优势。

关键设计：MBLM的关键设计包括：1) 分层结构的层数和每层解码器的数量；2) 不同层级之间的聚合方式；3) 解码器单元的选择（Transformer或Mamba）；4) 损失函数的设计，采用标准的下一个token预测损失。具体的参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。论文中提到在全精度下进行训练，这对于保持模型的性能至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MBLM在单GPU上实现了5M字节上下文窗口的训练，并在视觉问答任务中取得了与定制CNN-LSTM架构相当的性能，证明了其在处理超长序列和整合多模态数据方面的强大能力。实验还表明，MBLM的生成效率接近线性，使其能够高效地生成长序列。

🎯 应用场景

MBLM具有广泛的应用前景，包括多模态基础模型、代码生成、文本生成、音频处理和视频处理等。其处理超长序列的能力使其能够应用于需要处理大量原始数据的场景，例如分析完整的基因组序列或处理长时间的音频或视频流。此外，MBLM的灵活性使其能够轻松地集成不同的数据表示，从而实现真正的全模态建模。

📄 摘要（原文）

Bytes form the basis of the digital world and thus are a promising building block for multimodal foundation models. Recently, Byte Language Models (BLMs) have emerged to overcome tokenization, yet the excessive length of bytestreams requires new architectural paradigms. Therefore, we present the Multiscale Byte Language Model (MBLM), a model-agnostic hierarchical decoder stack that allows training with context windows of $5$M bytes on single GPU in full model precision. We thoroughly examine MBLM's performance with Transformer and Mamba blocks on both unimodal and multimodal tasks. Our experiments demonstrate that hybrid architectures are efficient in handling extremely long byte sequences during training while achieving near-linear generational efficiency. To the best of our knowledge, we present the first evaluation of BLMs on visual Q\&A tasks and find that, despite serializing images and the absence of an encoder, a MBLM with pure next token prediction can match custom CNN-LSTM architectures with designated classification heads. We show that MBLMs exhibit strong adaptability in integrating diverse data representations, including pixel and image filestream bytes, underlining their potential toward omnimodal foundation models. Source code is publicly available at: https://github.com/ai4sd/multiscale-byte-lm