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序列知識 #858:狀態空間模型如何從新奇之物蛻變為Transformer的強勁對手

狀態空間模型(SSM)憑藉線性時間複雜度和恆定記憶體推理,正在挑戰Transformer在序列建模中的主導地位。本文梳理了SSM的數學基礎、發展歷程及其在語言建模等任務上的表現,指出其已逐漸具備與Transformer競爭的能力。

來源TheSequence作者: Jesus Rodriguez
序列知識 #858:狀態空間模型如何從新奇之物蛻變為Transformer的強勁對手
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工程師進階

要點

  • Transformer的自注意力機制存在O(n²)的複雜度問題,限制了超長上下文視窗的擴充套件。
  • 狀態空間模型提供線性複雜度、無KV快取,推理時記憶體恆定。
  • 截至2026年3月,SSM在語言建模、上下文學習等關鍵任務上已能與Transformer媲美。

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