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序列知识 #858:状态空间模型如何从新奇之物蜕变为Transformer的强劲对手

状态空间模型(SSM)凭借线性时间复杂度和恒定内存推理,正在挑战Transformer在序列建模中的主导地位。本文梳理了SSM的数学基础、发展历程及其在语言建模等任务上的表现,指出其已逐渐具备与Transformer竞争的能力。

来源TheSequence作者: Jesus Rodriguez
序列知识 #858:状态空间模型如何从新奇之物蜕变为Transformer的强劲对手
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要点

  • Transformer的自注意力机制存在O(n²)的复杂度问题,限制了超长上下文窗口的扩展。
  • 状态空间模型提供线性复杂度、无KV缓存,推理时内存恒定。
  • 截至2026年3月,SSM在语言建模、上下文学习等关键任务上已能与Transformer媲美。

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