Un análisis técnico profundo de las principales arquitecturas de redes neuronales para el procesamiento de secuencias.

Transformers (2017-presente):

• Ventajas: Paralelizable, excelente para tareas complejas
• Desventajas: Complejidad cuadrática, alto consumo de memoria
• Casos de uso: Modelos de lenguaje, traducción, generación de código

Mamba (2024):

• Ventajas: Complejidad linear, eficiente en memoria
• Desventajas: Menos paralelizable, curva de aprendizaje
• Casos de uso: Secuencias largas, procesamiento en tiempo real

RetNet (2023):

• Ventajas: Balance entre eficiencia y capacidad
• Desventajas: Menos investigación y adopción
• Casos de uso: Aplicaciones híbridas

Conclusiones:
Cada arquitectura tiene su lugar en el ecosistema actual. La elección depende de los requisitos específicos de latencia, memoria y precisión.

El futuro probablemente incluirá arquitecturas híbridas que combinen lo mejor de cada enfoque.