目前 Transformer 在自然語言處理等領域非常流行，但由于其序列數據的處理方式是逐步進行的，無法并行化處理，因此訓練速度較慢; 難以處理長序列，因為其在反向傳播過程中，梯度很容易消失或爆炸;此外，由于需要在每一步保留歷史信息，內存消耗較大。
而 Megabyte 模型將輸入和輸出序列劃分為 patch，而不是單個的 token。這種架構使得對大多數任務而言字節級別的預測相對容易，例如根據前幾個字符預測完成的單詞等。這意味著在大型網絡中可以精簡字符以提升效率，并且內部預測可以使用更小的模型進行。Megabyte 模型的這種方法解決了當今 AI 模型所面臨的訓練速度、可靠性及硬件占用比挑戰。
此外，在計算效率方面，相比于等大的 Transformer 和 Linear Transformer，Megabyte 模型在固定模型大小和序列長度范圍內使用更少的 token。因此相對于 Transformer，Megabyte 模型可以在相同的計算成本下訓練內容更豐富、體積更大、性能更好的模型。
