![](https://ai4biz.ru/wp-content/uploads/2024/09/mamba.webp)
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.