RNN, Трансформери та моделі простору станів (State Space Models)

Сьогодні в ШІ домінують трансформери. Але існує нова проблема. Як ШІ запам'ятовує інформацію протягом тривалих періодів?

Великі мовні моделі виходять за межі простих запитань. Вони стають автономними агентами та помічниками в написанні коду. Для роботи цим системам потрібна надійна пам'ять.

Три способи роботи з пам'яттю:

RNN (Рекурентні нейронні мережі)

  • Добре працюють із послідовними даними.
  • Легкі.
  • Погано справляються з довгостроковою пам'яттю.

Transformers (Трансформери)

  • Чудово справляються з логічними міркуваннями.
  • Використовують паралельну обробку.
  • Витрати швидко зростають зі збільшенням довжини тексту.

State Space Models (Моделі простору станів, наприклад, Mamba)

  • Використовують лінійну складність.
  • Добре працюють із довгим контекстом.
  • Знижують витрати на інференс.

Майбутнє не визначить одного переможця. Сучасні системи ШІ поєднуватимуть ці архітектури. Тепер пам'ять — це виклик для системи, а не лише для моделі.

Що ви думаєте?

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi