После трансформеров: модели в пространстве состояний как новая парадигма в ИИ — Бадри Патро

Модели пространства состояний (SSM) становятся убедительной альтернативой архитектурам на основе трансформеров, предоставляя математически обоснованную и вычислительно эффективную основу для моделирования долгосрочных зависимостей в последовательных данных. В то время как трансформеры полагаются на механизмы внимания, масштабируемые квадратично с длиной последовательности, SSM используют линейные рекуррентные соотношения и сверточные структуры для захвата временной динамики с гораздо большей эффективностью и масштабируемостью. В этом докладе рассматривается, как модели пространства состояний обеспечивают высокопроизводительное обучение в различных модальностях, таких как естественный язык, компьютерное зрение и временные ряды, одновременно снижая задержку и накладные расходы на память. Участники узнают о ключевых инновациях, лежащих в основе структурированных моделей пространства состояний (S4), Mamba и Hyena, и о том, как эти архитектуры переосмысливают возможности понимания долгосрочного контекста. В докладе будет подчеркнуто, почему модели пространства состояний могут представлять собой следующую парадигму в ИИ, которая уравновешивает точность, эффективность и масштабируемость в эпоху после трансформеров. Что вы узнаете: • Основные принципы, лежащие в основе моделей пространства состояний, и их различия от трансформеров • Как архитектуры, такие как S4, Mamba и Hyena, обеспечивают эффективное рассуждение в длительном контексте • Практические выводы о потенциале SSM как основы для моделей ИИ следующего поколения Больше инженерных докладов по запросу: https://saltmarch.com/on-demand GAINS 2026 | 9–10 декабря | Бангалор Первая инженерная конференция в Индии для эры программного обеспечения, нативного для ИИ https://ainativesummit.com GIDS 2027 | 20-е издание | 27–30 апреля | Бангалор https://developersummit.com