Machine learningDeep Learning, Sequence Models, State Space Models

Mamba (modelo de espacio de estados)

Mamba es una arquitectura de modelo de secuencia introducida por Gu y Dao en 2023 que logra una complejidad de tiempo lineal manteniendo un rendimiento sólido en tareas de modelado de lenguaje. Al combinar modelos de espacio de estados con selectividad dependiente de la entrada, Mamba aborda la complejidad cuadrática de los transformadores al tiempo que preserva la capacidad de modelado.

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Fuentes

  1. Gu, A., & Dao, C. (2023). Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv preprint arXiv:2312.08956. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/mamba

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Citado por

ScholarGateMamba (State Space Model) (Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/mamba · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026