Các mô hình TTT có thể là bước tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo sinh

TTT là một kiến trúc đề xuất mới, phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Stanford, UC San Diego, UC Berkeley và Meta. Nó được cho là có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn hơn transformers mà không tiêu tốn nhiều năng lực tính toán.

TTT sử dụng mô hình học máy nội bộ thay thế cho trạng thái ẩn của transformers, giúp mã hóa dữ liệu vào các biến đại diện mà không tăng kích thước mô hình. Điều này giúp TTT có hiệu suất cao mà không cần quét lại toàn bộ bảng tra cứu như transformers.

Nhóm nghiên cứu tin rằng TTT có thể xử lý hàng tỷ dữ liệu từ từ ngữ, hình ảnh, âm thanh đến video. Tuy nhiên, hiện còn quá sớm để khẳng định TTT sẽ thay thế transformers, dù nó mang lại những triển vọng lớn về hiệu quả và khả năng xử lý dữ liệu.