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类生物毒蛇:选择性状态空间模型中的时间局部性与生物可行学ä¹
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点，通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，将选择性SSMs集成到简化的神经网络架构中，提出了快速推断速度和线性扩展的模型Mamba，在多个模态上实现了最先进的性能。
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关键要点
- 基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点。
- 通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，解决离散模态的弱点。
- Mamba模型在长度可选的维度上选择性地传播或遗忘信息。
- Mamba模型具有比Transformers快5倍的推断速度和序列长度的线性扩展。
- Mamba在实际数据上对长达百万长度的序列显示出改进。
- Mamba在语言、音频和基因组等多个模态上实现了最先进的性能。
- Mamba-3B模型在预训练和下游评估中优于同样大小的Transformers。
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