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震撼视觉语言模型：比较变压器和结构状态空间模型
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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Mamba-2-Hybrid在12个任务上超过了Transformer。进一步实验表明混合模型在长期上下文任务中继续匹配或超越了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的计算复杂度和内存需求问题。
- 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。
- 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3.5T个标记。
- Mamba-2-Hybrid模型在12个任务上超过了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。
- 在长期上下文任务中，混合模型继续匹配或超越Transformer。
- 研究结果将作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分发布。
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