Nová vlna v AI: State Space Modely vs. Transformers
Nové State Space Modely (SSM) predstavujú alternatívu k Transformerom v AI. SSM ponúkajú lineárnu časovú zložitosť a efektívne spracovanie dlhých sekvencií dát, pričom H-Net predstavuje krok k lepším modelom. Integrácia do aplikácií ako Vision Rag ukazuje ich potenciál.
Nedávno sa konal seminár na Stanforde, ktorý sa venoval vzostupu nových architektúr neurónových sietí, konkrétne State Space Modelom (SSM) ako alternatíve k populárnym Transformerom. Albert Gu z Carnegie Mellon University a Cartesia AI predstavil zaujímavé informácie o výhodách a nevýhodách oboch typov modelov. Seminár sa zameral na autoregresívne modelovanie, ktoré je dôležité pre jazykové modely, a odhalil, ako tieto nové architektúry menia krajinu umelej inteligencie.
