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OTCE：混合 SSM 和注意力机制，通过跨领域专家混合构建观察者 - 思考者 - 构思者 - 表达耠
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原文中文，约900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，但在复制或上下文学习能力强的任务上落后。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。
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关键要点
- 选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba克服了Transformer的一些缺点，包括计算复杂度和推理时间内存需求。
- 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。
- 纯SSMs在许多任务上表现良好，但在需要强大复制或上下文学习能力的任务上落后于Transformer。
- Mamba-2-Hybrid在12个标准任务上超过了8B Transformer，平均提高2.65个点，并在生成推理标记时速度快8倍。
- 在长期上下文任务中，Mamba-2-Hybrid继续匹配或超越Transformer。
- 研究结果和模型训练代码将作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分发布。
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