xLSTM: Renaissance der LSTM-Architektur als Alternative zu Transformers
The Sequence analysiert die xLSTM-Architektur als überraschende Alternative zu Transformers. Das Paper untersucht eine Neubelebung von LSTMs, die ursprünglich von Hochreiter und Schmidhuber in den 1990ern erfunden wurden, bevor 2017 die Transformer-Dominanz begann.
- xLSTM wird als Gegenpol zur Transformer-Architektur positioniert, die seit 2017 die Sequenzmodellierung dominiert
- LSTMs waren vor 2017 das Standardwerkzeug für Sequenzmodellierung und ermöglichten frühe LLM-Generationen
- Transformers setzten sich durch, weil ihre Matrixmultiplikationen massiv parallelisierbar sind und auf GPU-Gittern effizient trainierbar sind
- Das Paper "Attention Is All You Need" (2017) markierte den Wendepunkt, bei dem die AI-Community von LSTM zu Transformer wechselte
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