TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
📈 ТехноТренды: Технологии, Тренды, IT

8 May 2025, 10:45

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

На семинаре AIRI рассказали про работу трансформеров в рамках доклада «Современные трансформеры для видео и не только».

На презентации (см. фото) сравнили три подхода: RNN, Attention, SSM.

Особое внимание привлекают SSM — модели, которые могут стать альтернативой классическим трансформерам.

SSM (State Space Models) и новая модель Mamba предлагают линейную сложность и локальную рекурсию, что делает их особенно эффективными для длинных последовательностей. Это открывает путь к более быстрому и экономичному инференсу, что особенно важно для работы с видео, аудио и другими типами данных, требующих мгновенного анализа в режиме реального времени.

👉 Важно: исследование Гарварда указывает, что трансформеры по-прежнему лучше показывают себя в задачах с долгосрочной памятью (например, копирование и повтор). Так что SSM пока — не полноценная замена, а скорее мощное дополнение.

Репозиторий:
• Mamba на GitHub — с туториалами, Colab-ноутбуками и готовыми весами.

Что почитать:
• https://huggingface.co/blog/lbourdois/get-on-the-ssm-train
• https://arxiv.org/abs/2312.00752

#ssm #инференс #трансформеры

🚀 ©ТехноТренды

137 0 2
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot