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在骆驼中的眼镜蛇：蒸馏和加速混合模型
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原文中文，约800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，例如计算复杂度和内存需求。研究发现，SSMs在语言建模能力上可以达到或超越Transformer。在大规模实验中，8B参数的Mamba、Mamba-2和Transformer模型进行了比较。结果显示，纯SSMs在许多任务上达到或超越了Transformers，但在需要强大的复制或上下文学习能力的任务上落后。而8B的Mamba-2-Hybrid在12个标准任务上超过了8B Transformer，并且在生成推理标记时速度更快。在长期上下文任务中，混合模型继续紧密匹配或超越了Transformer。
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关键要点
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选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba克服了Transformer的计算复杂度和内存需求问题。
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SSMs在语言建模能力上可以达到或超越Transformer，成为有吸引力的替代选择。
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研究在相同数据集上比较了8B参数的Mamba、Mamba-2和Transformer模型，数据集涵盖多达3.5T个标记。
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纯SSMs在许多任务上表现优于Transformers，但在需要强大复制或上下文学习能力的任务上表现不佳。
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8B的Mamba-2-Hybrid在12个标准任务上超过了8B Transformer，平均提高2.65个点，并且生成推理标记时速度快8倍。
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在长期上下文任务中，Mamba-2-Hybrid模型在23个任务中继续紧密匹配或超越Transformer。
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研究结果将作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分发布，包括检查点和训练代码。
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