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Quamba：选择性状态空间模型的后训练量化方法
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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解决了Transformer的一些问题，如计算复杂度和内存需求。研究显示，SSMs在语言建模上可与Transformers媲美。比较8B参数的Mamba、Mamba-2和Transformer模型，发现纯SSMs在许多任务上表现优异，但在需要强复制或上下文学习的任务上不如Transformers。混合模型Mamba-2-Hybrid在所有任务中表现出色，速度更快，并在长期上下文任务中超越Transformer。研究结果和代码已发布。
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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与Transformers媲美，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在许多任务上表现优异，但在强复制或上下文学习任务上不如Transformers。
- 混合模型Mamba-2-Hybrid在所有任务中表现出色，平均超越8B Transformer 2.65个点，速度快8倍。
- Mamba-2-Hybrid在长期上下文任务中也表现良好，紧密匹配或超越Transformer。
- 研究结果和代码已作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分发布。
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