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シーケンス知識 #858:状態空間モデルはどのようにして好奇心から真剣なTransformerの競合へと変わったか

状態空間モデル(SSM)は、線形時間計算量と一定メモリを実現し、Transformerの支配的なパラダイムに挑戦しています。この記事では、SSMの数学的基盤、発展の経緯、および言語モデリングなどのタスクでの性能について概説します。

ソースTheSequence著者: Jesus Rodriguez
シーケンス知識 #858:状態空間モデルはどのようにして好奇心から真剣なTransformerの競合へと変わったか
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  • Transformerの自己注意機構はO(n²)の複雑さを持ち、超長コンテキストウィンドウの拡張を制限する。
  • 状態空間モデルは線形複雑度、KVキャッシュ不要、推論時のメモリ定数を提供する。
  • 2026年3月現在、SSMは言語モデリング、文脈内学習、推論などの主要タスクでTransformerに匹敵する。

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