Zustandsraum- und rekurrente Modelle

So wird trainiert

Sequenzmodellierungs-Verluste werden mit Rekurrenz oder strukturierten Zustandsraumschichten kombiniert. Parallele Scans oder verwandte Formulierungen können das Training paralleler machen als ein naives Schritt-für-Schritt-RNN.

So läuft die Inferenz

Die Decodierung verwaltet einen begrenzten rekurrenten Zustand pro Schicht. Hybridarchitekturen können Zustandsraum-, Faltung- und Aufmerksamkeitslayer abwechseln, um Fähigkeiten wiederherzustellen, die jeder Mechanismus gut handhabt.

Stärken

• •Lineare Sequenzverarbeitung in der Kernrekurrenz
• •Kompakter Streaming-Zustand bei der Inferenz
• •Natürliche Passform für lange oder kontinuierlich ankommende Sequenzen

Zielkonflikte

• •Komprimierter Zustand kann präzise entfernte Details verlieren
• •Werkzeuge und optimierte Kernel können weniger ausgereift sein als Standard-Attention
• •Architekturbezogene Komplexitätsaussagen müssen von Ende zu Ende überprüft werden

Geeignet, wenn

• Streaming- oder Langsequenz-Effizienz ist eine primäre Anforderung
• Die Zielruntime hat optimierte Kernel
• Recall, Qualität und Durchsatz werden anhand der realen Arbeitslast gemessen

Vermeiden oder hinterfragen, wenn

• Genaue beliebige Abrufe aus einem langen Kontext werden ohne Test angenommen
• Der Serving-Stack kann die Architektur nicht nutzen
• Eine ausgereifte Transformer-Bereitstellung erfüllt bereits das Budget