Meta BLT语言模型架构突破Tokenization技术极限，推理更快更准

BLT模型在固定推理资源下，透过动态调整补钉（Patch）大小，同时扩展模型规模与效能，展现出比传统分词（Tokenization）模型更好的扩展性。实验显示，补钉大小为6和8的BLT模型，比Llama 2和3更快超越效能限制，特别是在高推理资源下优势更明显。