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用于新一代网络替代 Transformer 的状态空间模型：概述
内容提要
本文探讨了状态空间模型（SSM）在状态跟踪中的表达能力，分析了其与转换器架构的相似性及局限性。研究提出了多头状态空间架构（MH-SSM）和混合层Block-State Transformer（BST），在语音识别和语言模型任务中表现优于传统模型。引入选择性机制和可扩展训练算法，提升了SSM的性能和训练效率。
关键要点
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状态空间模型（SSM）在状态跟踪方面与转换器架构存在相似的表达能力限制。
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提出了多头状态空间架构（MH-SSM），在语音识别任务中表现优于传统模型。
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MH-SSM与转换器块结合形成Stateformer，在LibriSpeech任务中实现了最先进的性能。
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引入了Block-State Transformer（BST），结合了SSM和Block Transformer的优点，提升了语言模型的性能。
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DenseSSM通过选择性集成浅层隐藏状态，显著提高了SSM的性能，同时保持训练并行性和推理效率。
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提出了一种可扩展训练算法，用于训练完全概率状态空间模型，评估了其在真实世界基准数据集上的效果。
延伸问答
状态空间模型（SSM）与转换器架构有什么相似之处？
状态空间模型（SSM）在状态跟踪方面与转换器架构存在相似的表达能力限制，这可能影响它们解决现实世界问题的能力。
多头状态空间架构（MH-SSM）在语音识别中表现如何？
多头状态空间架构（MH-SSM）在语音识别任务中表现优于传统模型，尤其是在LibriSpeech数据集上取得了最先进的性能。
Block-State Transformer（BST）是如何提升语言模型性能的？
Block-State Transformer（BST）结合了SSM和Block Transformer的优点，能够在语言模型中实现更好的性能。
DenseSSM如何提高状态空间模型的性能？
DenseSSM通过选择性集成浅层隐藏状态，显著提高了SSM的性能，同时保持训练并行性和推理效率。
可扩展训练算法在状态空间模型中的作用是什么？
可扩展训练算法用于训练完全概率状态空间模型，评估其在真实世界基准数据集上的效果。
MH-SSM与转换器块结合形成的Stateformer有什么优势？
MH-SSM与转换器块结合形成的Stateformer在LibriSpeech任务中实现了最先进的性能，无需使用外部语言模型。
