Core Concepts
선택적 상태 공간 모델의 이론적 기초와 효율적인 학습 방법에 대한 연구 결과를 제시함.
Abstract
구조화된 상태 공간 모델(SSM)은 순차 데이터 모델링에 효과적인 접근 방식으로 인기를 얻고 있음.
깊은 SSM은 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보이며, 어텐션 기반 트랜스포머보다 학습 및 추론 비용이 적음.
최근 연구 결과에 따르면, 선형 재귀를 통해 SSM을 구동하면 입력과 숨겨진 상태 간의 곱셈 상호작용이 가능해짐.
이론적 연구를 통해 현대적인 선택적 상태 공간 모델의 성공을 동기부여하고 미래 SSM 변형의 표현력을 이해하는 견고한 프레임워크를 제공함.
Stats
SSM은 시퀀스 길이에 따라 계산 복잡성이 선형적으로 증가함.
SSM은 LSTMs 및 GRUs와 달리 GPU에서 효율적으로 병렬화될 수 있음.
Quotes
"깊은 SSM은 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보이며, 어텐션 기반 트랜스포머보다 학습 및 추론 비용이 적음."
"선형 재귀를 통해 SSM을 구동하면 입력과 숨겨진 상태 간의 곱셈 상호작용이 가능해짐."