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无需从头训练：公正比较长序列模型要求基于数据的先验知识
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为 Block-State Transformer 的混合层，它在内部组合了用于长距离上下文建模的 SSM 子层和用于序列的短期表示的 Block Transformer 子层，并研究了三种完全可并行化的 SSM 和块状注意力的集成变体。该模型在语言模型困惑度上胜过类似的基于 Transformer 的架构，并可以推广到更长的序列。
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关键要点
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介绍了一种名为 Block-State Transformer (BST) 的混合层。
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BST 结合了用于长距离上下文建模的 SSM 子层和用于短期表示的 Block Transformer 子层。
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研究了三种完全可并行化的 SSM 和块状注意力的集成变体。
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模型在语言模型困惑度上超越了类似的基于 Transformer 的架构。
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Block-State Transformer 可以推广到更长的序列。
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在模型并行化时，Block-State Transformer 的层级速度比 Block-Recurrent Transformer 快了十倍以上。
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