Machine learningDeep Learning, Sequence Models, State Space Models

Mamba (модель на основе пространств состояний)

Mamba — это архитектура модели последовательностей, представленная Gu и Dao в 2023 году, которая обеспечивает линейную временную сложность при сохранении высокой производительности в задачах языкового моделирования. Комбинируя модели пространств состояний с зависимой от входных данных селективностью, Mamba решает проблему квадратичной сложности трансформеров, сохраняя при этом моделирующую мощность.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

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

Как цитировать эту страницу

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateMamba (State Space Model) (Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/mamba · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026