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状态空间模型在机器翻译中的有效性如何？
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原文中文，约900字，阅读约需2分钟。
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内容提要
选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba克服了Transformer的一些缺点，但在复制和上下文学习能力任务上落后。然而，Mamba-2-Hybrid在12个标准任务上超过了Transformer，生成推理标记速度最多快8倍。混合模型在额外的长期上下文任务中紧密匹配或超越了Transformer。
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关键要点
- 选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba克服了Transformer的一些缺点。
- SSMs在复制和上下文学习能力任务上落后于Transformer。
- Mamba-2-Hybrid在12个标准任务上超过了Transformer，平均增加2.65个点。
- Mamba-2-Hybrid在生成推理标记时速度最多快8倍。
- 混合模型在额外的长期上下文任务中紧密匹配或超越了Transformer。
- 研究将发布检查点和训练代码作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分。
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