探索未知领域：从 Transformer 到 Mamba 的导航指南
原文中文，约900字，阅读约需2分钟。发表于：。综述了一种名为 Mamba 的机制，讨论了其在深度神经网络（例如 Transformer）和自然语言处理领域中的潜力、改进以及与其他网络的集成等相关研究方向。
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，并且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继续匹配或超越了Transformer。
