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内容提要
北大和清华的研究发现，高效模型如Mamba在推理能力上存在局限。尽管思维链（CoT）能提升Transformer的推理能力，但高效模型仍不如标准Transformer。Sparse Transformer和Linear Transformer在动态规划问题上需增加模型宽度，时间复杂度与标准Transformer相同。研究还指出RNN在某些任务上不如Transformer。两校建议通过局部性和上下文检索器提升高效模型的推理能力。
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关键要点
- 北大和清华的研究发现高效模型如Mamba在推理能力上存在局限。
- 思维链（CoT）能提升Transformer的推理能力，但高效模型仍不如标准Transformer。
- Sparse Transformer和Linear Transformer在动态规划问题上需增加模型宽度，时间复杂度与标准Transformer相同。
- 研究指出RNN在某些任务上不如Transformer。
- 两校建议通过局部性和上下文检索器提升高效模型的推理能力。
- 思维链的引入增加了生成内容的长度，消耗更多计算资源。
- 研究团队一致证实高效模型在理论能力上无法解决多种实际推理问题。
- 北大研究团队证明高效模型在动态规划问题上无计算优势。
- 清华研究团队证明RNN模型在基本问题上的表达能力差距。
- 模型规模必须随着问题规模的增加而扩展。
- 北大研究团队从推理任务的局部性入手，提出理论更优的推理速度。
- 清华研究团队引入上下文检索器，增强RNN使用思维链的能力。
- 实验结果表明标准Transformer架构使用了最小的计算量，且良好的推理局部性增强了高效模型的能力。
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