RNN, Трансформеры и модели пространства состояний

Сегодня в сфере ИИ доминируют трансформеры. Но возникла новая проблема. Как ИИ запоминает информацию на протяжении длительных периодов времени?

Большие языковые модели выходят за рамки простых вопросов. Они становятся автономными агентами и помощниками в написании кода. Для работы таким системам необходима надежная память.

Три способа управления памятью:

RNN (рекуррентные нейронные сети)

  • Хороши для последовательных данных.
  • Легковесны.
  • Плохо справляются с долгосрочной памятью.

Transformers (Трансформеры)

  • Отлично справляются с рассуждениями.
  • Используют параллельную обработку.
  • Затраты быстро растут по мере увеличения длины текста.

State Space Models (Mamba)

  • Используют линейную сложность.
  • Хорошо работают с длинным контекстом.
  • Снижают стоимость инференса.

В будущем не будет одного победителя. Современные системы ИИ будут сочетать в себе эти архитектуры. Память теперь — это вызов для системы, а не только для модели.

Что вы думаете?

Источник: https://dev.to/smileaitoolsreview/rnns-transformers-and-state-space-models-the-next-evolution-of-ai-memory-2cn4

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi