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Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相關(guān)的LLM架構之間的聯(lián)系
- 通過(guò)探索看似不相關(guān)的大語(yǔ)言模型(LLM)架構之間的潛在聯(lián)系，我們可能為促進(jìn)不同模型間的思想交流和提高整體效率開(kāi)辟新的途徑。盡管Mamba等線(xiàn)性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RNN)和狀態(tài)空間模型(SSM)近來(lái)備受關(guān)注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發(fā)生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現出了巨大的潛力。這些模型在時(shí)間和內存效率方面明顯優(yōu)于Transformer，同時(shí)在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著(zhù)下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯(lián)系，包括T
- 關(guān)鍵字： Transformer RNN SSM 模型
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