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トークンよさらば？Metaが提唱する「Byte Latent Transformer（BLT）」の衝撃

藤村 彩 藤村 彩 · 2026年6月21日
#LLM #アーキテクチャ #BLT #Meta #機械学習

コンピューターの電子基板のコンポーネント 出典: cottonbro studio / Pexels

大規模言語モデル（LLM）の進化において、当然の前提とされてきたコンポーネントがある。テキストを細切れの数値データに分割する「トークナイザー」だ。しかし、このトークナイザーこそが、スペルミスへの弱さや多言語間の不公平さ、モデルの学習効率を阻む「静かなボトルネック」になっていた。

この課題に対し、Meta AIなどの研究チームが発表した新しいアーキテクチャが「Byte Latent Transformer（BLT）」である。トークナイザーを完全に排除し、生のバイト列を直接入力として受け取りながら、従来のLLMに匹敵する性能を省電力で実現する仕組みと、そのインパクトを解説する。

従来の「トークン化」が抱えていた限界

現在の主要なLLM（GPT-4やLlamaなど）は、テキストをそのまま理解しているわけではない。事前学習データから作られた辞書を元に、文字の並びを「トークン」と呼ばれる最小単位のIDに変換している。

このアプローチは効率的である一方、以下のような決定的な弱点を抱えている。

  • 未知語やノイズへの脆弱性: 辞書に存在しない言葉（スラングや新語）や、スペルミスが含まれる入力（例: “strawberry” が “strwberry” になる等）があると、トークナイザーはそれを不自然に細分化してしまい、モデルの理解力が著しく低下する。
  • 多言語の不公平性（多言語 inequity）: 英語のテキストは1単語あたり約1〜1.3トークンで効率的に表現できるのに対し、日本語やその他の言語では同じ意味でもトークン数が2倍から数倍に膨れ上がる。これは、非英語圏のユーザーにとって推論コスト（API使用料）が高くなり、モデルのコンテキスト制限（一度に扱える文字数）も狭まることを意味する。
  • モデル内部のブラックボックス化: トークナイザーの分割ルールは学習前に固定されてしまうため、学習の途中で最適化することができない。

これまでにもバイトレベルで直接処理する「トークンフリー」のモデルは試みられてきたが、計算コストが膨大になり、トークンベースのモデルに性能面で追いつくことができなかった。BLTはこの課題を克服した初のモデルである。

BLTのブレイクスルー：動的パッチ（Dynamic Patching）

BLTの核心は、生のバイト列をそのままTransformerに入力するのではなく、**「予測しやすさ」に応じてバイト列を動的にグループ化する（パッチ化する）**仕組みにある。

この動的パッチ化には、情報理論における「エントロピー」の概念が使われている。

  1. 軽量なエントロピー予測モデル（Local Model）: 入力されたバイト列の次のバイトが「どれだけ予測しやすいか（エントロピー）」を判定する。
  2. 動的な境界の決定: 例えば、単語の途中のように予測が極めて簡単な部分は「1つの大きなパッチ」としてまとめられる。逆に、単語の始まりやスペルミス、不規則な記号など、予測が難しい（エントロピーが高い）部分ではパッチを細かく分割する。
  3. 大容量のメインモデル（Global Model）: 境界が決まった可変長パッチの表現ベクトル（Latent Representation）を受け取り、高度な文脈理解と予測処理を行う。

つまり、BLTは「簡単な処理には計算量を抑え、難しい処理（思考の切り替え地点やノイズ）に計算リソースを集中させる」という、動的な計算量配分を実現している。これにより、バイトレベル処理の柔軟性を維持したまま、トークンベースモデルと同等以上のスループット（処理速度）を担保することに成功した。

BLTがもたらすメリットと将来の展望

Metaが実施したFLOP（計算量）を揃えたスケール比較調査（最大8Bパラメーター、4Tトークン）では、BLTは従来のトークンベースモデルと比べて以下の優位性を示している。

  • ノイズに対する圧倒的なタフさ: 入力テキストに意図的なスペルミスや文字化けを混ぜた頑健性テストにおいて、トークンベースモデルが大幅に精度を落す中、BLTはほとんど精度を低下させることなく処理を完了した。
  • クロスリンガル（多言語）性能の向上: 言語ごとの辞書に縛られないため、複数の言語が混ざり合う文章（コードスイッチング）や、リソースが少ない言語（マイナーな言語）の理解度が飛躍的に向上した。
  • キャラクター・文字レベルの処理力: 「strawberryの中に ‘r’ はいくつあるか？」といった、従来のLLMが文字のセグメンテーション（トークン化）の影響で苦手としていた視覚的・文字数カウント問題に対しても、バイトレベルで直接文字を把握しているため、正確に回答できる。

トークナイザーという「人間の都合で設計されたバイアス」を取り除くことは、AIモデルがデータ本来の構造をより深く、公平に学習するための大きなステップとなるだろう。BLTの登場は、今後のLLMの設計思想を根本から変える可能性を秘めている。

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藤村 彩
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藤村 彩 · 編集長

編集長。大規模言語モデルと基盤モデルを軸に、AIの最新動向を「で、結局なにが新しいのか」まで噛み砕いて伝える。原理と出典を確かめてから書くタイプ。

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