IBMのBamba：Transformerの2次ボトルネックを克服
2025-04-29
今日のLLMを支えるTransformerアーキテクチャは効果的ですが、長い会話では2次ボトルネックに悩まされています。IBMがオープンソース化したBambaモデルは、状態空間モデル（SSM）とTransformerを巧みに組み合わせることでこの問題に取り組みます。Bambaはメモリ要件を大幅に削減し、同等のTransformerと比べて少なくとも2倍の速度を実現しながら、精度を維持します。数兆トークンでトレーニングされたBambaは、数百万トークンの会話を処理し、さらなる最適化によって最大5倍高速化される可能性を秘めています。
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状態空間モデル