Architectures Hybrides Mamba : Intégration Stratégique de l'Attention Multi-Têtes
Le traitement des séquences en apprentissage profond est traditionnellement confronté à un compromis entre la complexité de calcul et la performance. Les architectures Transformer, bien qu'efficaces pour capturer les dépendances, souffrent d'une complexité quadratique en fonction de la longueur de la séquence, limitant leur déploiement sur des ...
Publié le 16 octobre à 14h53