DeepLearning1 State Space Models for Long-Context Deep Learning 0. AbstractTransformer 기반 딥러닝 모델은 지난 수년간 자연어 처리, 시계열 분석, 멀티모달 학습 전반에서 표준 구조로 자리 잡아왔다.그러나 self-attention 메커니즘은 입력 길이에 따라 계산량과 메모리 사용량이 급격히 증가한다는 구조적 한계를 가진다.2026년 발표된 본 논문은 이러한 한계를 해결하기 위해 State Space Model(SSM) 기반 딥러닝 아키텍처를 대규모로 확장하고,이를 통해 초장문(Long Context) 입력에서도 안정적이고 효율적인 학습과 추론이 가능함을 보인다.본 리뷰에서는 해당 논문의 문제의식, 핵심 구조, 실험 결과, 그리고 딥러닝 아키텍처 관점에서의 의미를 정리한다.1. 연구 배경: Attention 중심 딥러닝의 한계Self-attentio.. 2026. 1. 17. 이전 1 다음