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Los modelos de espacio de estados (SSM) son cruciales en el aprendizaje profundo para el modelado de secuencias. Representan sistemas donde la producción depende tanto de las entradas actuales como de las pasadas. Los SSM se aplican ampliamente en el procesamiento de señales, sistemas de control y procesamiento del lenguaje natural. El principal desafío es la ineficiencia de los SSM existentes, particularmente en lo que respecta a la memoria y los costos computacionales. Los SSM tradicionales necesitan más complejidad y uso de recursos a medida que el estado crece, lo que limita su escalabilidad y rendimiento en aplicaciones a gran escala.

La investigación existente incluye marcos como S4 y S4D, que utilizan representaciones diagonales del espacio de estados para gestionar la complejidad. Se utilizan métodos basados ​​en la transformada rápida de Fourier (FFT) para lograr un paralelismo de secuencias eficiente. Transformers revolucionó el modelado de secuencias con mecanismos de autoatención, mientras que Hyena incorpora filtros convolucionales para dependencias de largo alcance. Liquid-S4 y Mamba optimizan el modelado de secuencias mediante espacios de estado selectivos y gestión de memoria. El punto de referencia Long Range Arena es estándar para evaluar el rendimiento de los modelos en secuencias largas. Estos avances mejoran la eficiencia y la capacidad del modelado de secuencias.

En un esfuerzo de colaboración, investigadores de Liquid AI, la Universidad de Tokio, RIKEN, la Universidad de Stanford y el MIT han introducido el enfoque de la Función de Transferencia Racional (RTF), que aprovecha las funciones de transferencia para un modelado de secuencias eficiente. Este método se destaca por su diseño sin estado, lo que elimina la necesidad de representaciones de espacio de estados que consumen mucha memoria. Al utilizar FFT, el enfoque RTF logra una inferencia paralela, lo que mejora significativamente la velocidad computacional y la escalabilidad.

La metodología emplea FFT para calcular el espectro del núcleo convolucional, lo que permite una inferencia paralela eficiente. El modelo se probó utilizando el punto de referencia Long Range Arena (LRA), que incluye ListOps para expresiones matemáticas, IMDB para análisis de sentimientos y Pathfinder para tareas visuoespaciales. Se utilizaron tareas sintéticas como Copiar y Retrasar para evaluar las capacidades de memorización. El modelo RTF se integró al framework Hyena, mejorando el rendimiento en las tareas de modelado del lenguaje. Los conjuntos de datos incluían 96.000 secuencias de entrenamiento para ListOps, 160.000 para IMDB y 160.000 para Pathfinder, lo que garantiza una evaluación integral de diferentes longitudes y complejidades de secuencias.

El modelo RTF demostró mejoras significativas en múltiples puntos de referencia. En Long Range Arena, logró una velocidad de entrenamiento un 35% más rápida que S4 y S4D. Para el análisis de sentimiento de IMDB, RTF mejoró la precisión de la clasificación en un 3 %. En la tarea ListOps, registró un aumento del 2% en la precisión. La tarea Pathfinder experimentó una mejora de precisión del 4%. Además, en tareas sintéticas como Copiar y Retrasar, RTF mostró mejores capacidades de memorización, reduciendo las tasas de error en un 15% y un 20%, respectivamente. Estos resultados resaltan la eficiencia y eficacia del modelo en diversos conjuntos de datos.

Para concluir, la investigación introdujo el enfoque RTF para SSM, abordando las ineficiencias de los métodos tradicionales. Al aprovechar FFT para la inferencia paralela, RTF mejoró significativamente la velocidad y la precisión del entrenamiento en varios puntos de referencia, incluido Long Range Arena y tareas sintéticas. Los resultados demuestran la capacidad de RTF para manejar dependencias de largo alcance de manera eficiente. Este avance es crucial para el modelado de secuencias escalable y eficaz, ya que ofrece una solución sólida para diversas aplicaciones de procesamiento de señales y aprendizaje profundo.


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Nikhil es consultor interno en Marktechpost. Está cursando una doble titulación integrada en Materiales en el Instituto Indio de Tecnología de Kharagpur. Nikhil es un entusiasta de la IA/ML que siempre está investigando aplicaciones en campos como los biomateriales y la ciencia biomédica. Con una sólida formación en ciencia de materiales, está explorando nuevos avances y creando oportunidades para contribuir.