微软亚洲研究院推出的最新成果bGPT，这种基于字节的Transformer模型，为我们探索数字世界开辟了新的大门。
与传统的基于词表的语言模型不同，bGPT的独特之处在于其对原始二进制数据的直接处理能力，不受特定格式或任务的限制，其目标是全面模拟数字世界。
论文：https://arxiv.org/abs/2402.19155
代码：https://github.com/sanderwood/bgpt
模型：https://huggingface.co/sander-wood/bgpt
项目主页：https://byte-gpt.github.io
研究团队在其论文中展示了bGPT在建模上的巨大潜力，通过字节级处理，bGPT不仅能生成文本、图像和音频，还能模拟计算机行为——从格式转换算法到CPU状态的建模。将所有数据视为字节序列的做法，使bGPT能够将不同类型的数据纳入同一框架之下。
bGPT的论文一经发布，便在X（Twitter）上引发了广泛的关注和讨论，标志着深度学习范式转变的可能性，使得模型能够真正理解并模拟数字世界中的各种活动。
二进制数据：构成数字世界的基础DNA
二进制数据是数字世界的基础，从计算机处理器到我们日常使用的电子产品的操作系统，构成了所有数据、设备和软件的核心。bGPT正是从这一点出发，旨在通过学习二进制数据序列来掌握数字系统的内部逻辑，以此来重建和模拟复杂的数字现象。
bGPT通过字节级的处理，不仅能应用于常规的AI生成和理解任务，还能处理更多的非传统应用。例如，它能直接模拟MIDI——一种音乐传输和存储的标准格式，这在之前的研究中由于MIDI的二进制本质而避免了直接建模。
但bGPT天生适合此类任务，能够精确模拟音乐数据的转换算法，将ABC记谱法转换为MIDI格式时，达到极低的错误率（0.0011 BPB）。
在实际应用中，bGPT通常能够准确地完成ABC符号与MIDI文件之间的转换，有时甚至能纠正原始文件中的错误，使音乐转换更加准确。
bGPT自动将ABC记谱法转换成MIDI格式（上图）与原MIDI数据（下图）的对比，凸显了关键的差异：虽然原MIDI数据中漏掉了一拍（见下图），导致和弦伴奏断开，但由bGPT转换的结果（见上图）正确填补了这一缺失，确保了和弦伴奏的流畅性。
研究团队还将CPU建模作为硬件行为模拟的代表性任务：该任务要求模型接收低级机器指令序列作为输入，其目标是准确预测每个指令执行后CPU状态如何更新，直至程序停止。
在这个任务中，bGPT展现出超过99.99%的准确率，显示了字节模型在处理原生二进制数据方面的强大能力和可扩展性。
在提供了程序和初始CPU状态的情况下，bGPT能够准确地预测CPU执行的完整过程，直到程序终止。在这个示例中，bGPT精确地处理了所有CPU指令。为了便于理解，这里将实际的字节序列转换成了更易读的格式。
从字节到万物：突破边界，向着统一的数据建模进发
bGPT不仅能处理原生二进制数据，还能将多种数据类型融合进一个统一的模型架构中，视一切数据为字节序列。
这种方法不但简化了数据建模流程，还使得从任何数据源的整合变得轻而易举，且无需为特定数据类型定制模型。
研究团队在论文中举例了传统文本、图像及音频文件，展现了bGPT在统一数据建模方面的能力。他们训练的bGPT模型拥有约1亿参数。
实验结果表明，在与GPT-2（文本模型）、ViT（视觉模型）和AST（音频模型）等同规模模型的比较中，bGPT在不同数据类型上均展现出了可媲美的性能。
bGPT在文本生成方面的表现非常出色。得益于其字节级的文本编码，该模型无需依赖词汇表，从而能支持所有语言。
它的分层Transformer架构，尽管计算开销与GPT-2相近，却能生成长达8KB的文本，大大超出了GPT-2的长度限制。在经过Wikipedia数据进行预训练后，bGPT生成的文本在风格和主题上都与GPT-2不相上下，证明了其在文本生成方面的强大能力。
bGPT在Wikipedia数据集上进行预训练，生成的文本样例质量和主题一致性与GPT-2相当。
bGPT可以通过预测图像字节序列中的下一个字节来生成图像。该模型在ImageNet数据集上进行了预训练，生成的图像分辨率为32x32像素。
虽然在当前规模下，通过字节序列准确捕捉图像的二维空间关系有所困难，导致生成的图像存在伪影和噪点，但纹理和光影效果通常还是比较准确的。
此外，这些生成的图像均能被正常解码为BMP文件。研究团队指出，通过扩大bGPT的规模，类似于OpenAI开发的iGPT在像素序列建模方面的方法，或许可以实现更高质量、更逼真的图像生成。
这些是由在ImageNet数据集上进行预训练的bGPT生成的一组图像。虽然图像的纹理和光影效果通常比较准确，但在这些生成的图像中识别主要物体却有一定难度。
bGPT将音频数据视为字节序列，能生成1秒长、采样率为8000 Hz的音频样本。
该模型在LibriSpeech数据集上完成了预训练，并进一步在Speech Commands v2数据集上进行微调和演示。bGPT生成的音频样本保持了较高的准确度，其中一些样本几乎与真实音频无法区分。以下是展示bGPT在音频生成领域能力的示例集。
通过bGPT探索字节构成的数字世界
传统语言模型，不管它们有多强大，主要专注于处理自然语言文本。bGPT模型通过基于字节的处理机制，打破了这种仅限于文本处理的局限性，开辟了一个全新的数据处理范畴。
这一进步让bGPT有能力无缝地处理包括文本、图像、音频在内的各种数据类型，甚至能处理来自算法和硬件的原生二进制数据，为全面模拟和理解数字世界铺平了道路。
虽然bGPT展现出了引人注目的能力，但其在计算开销方面的局限性，如当前在常规显卡上仅能处理最大8KB的字节序列，对于那些需要生成或处理大量数据的应用来说，构成了明显的限制。未来的工作计划将集中在开发更高效的算法和利用硬件的进步上，旨在提高处理更大规模数据序列的能力。
全球的技术爱好者们已经开始展望bGPT未来的潜力，从网络修剪和自我学习的优化到超大规模网络的自我重构能力，这些讨论指向了一个共同的愿景：bGPT最终可能实现一个统一的模型，能够处理和输出所有类型的字节数据，真正成为数字世界的全面模拟器。
研究团队已将bGPT的代码和模型开源。这意味着你可以在自己的数据集上直接训练bGPT，无需做出任何模型架构上的调整，便可探索字节模型在数字领域的广阔前景。