Taipan：具有选择性注意机制的高效且富有表现力的状态空间语言模型
原文中文，约800字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了自然语言处理中的长上下文语言建模效率低下的问题。提出的新型混合架构Taipan结合了Mamba-2和选择性注意层，能够有效识别需要长距离互动的标记，并提升其表示效果。实验结果表明，Taipan在不同规模和任务中表现优越，预示着在保持计算效率的同时，能够支持更长的上下文预测。
选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba在许多任务上超越了Transformer，但在需要强大复制或长期推理的任务上表现较差。Mamba-2-Hybrid模型在所有评估任务中优于Transformer，并在生成推理时速度快8倍。未来将发布相关代码和检查点。
