방법 증거 기록
Mamba (State Space Model)
Mamba is a sequence model architecture introduced by Gu and Dao in 2023 that achieves linear-time complexity while maintaining strong performance on language modeling tasks. By combining state space models with input-dependent selectivity, Mamba addresses the quadratic complexity of transformers while preserving modeling power.
원본 기록
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Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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