Исследования
Трансформеры и модели пространства состояний (SSM) представляют собой две ведущие архитектуры в области обработки последовательностей для задач ИИ. Трансформеры отличаются масштабируемостью и эффективностью в задачах обработки естественного языка, в то время как SSM демонстрируют преимущества при работе с длинными последовательностями. Последние исследования фокусируются на гибридных подходах, сочетающих сильные стороны обеих архитектур, что открывает новые перспективы для развития более мощных и эффективных моделей ИИ.
07.09.2024
