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ReMamba：为 Mamba 提供有效的长序列建模
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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，纯SSMs在许多任务上达到或超越了Transformers，但在需要强大的复制或上下文学习能力或长期推理的任务上，它们落后于Transformers。相反，8B的Mamba-2-Hybrid在所有12个标准任务上超过了8B 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紧密匹配或超越了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，数据集涵盖多达3.5T个标记。
- 纯SSMs在许多任务上表现优于Transformers，但在需要强大复制或上下文学习能力的任务上落后于Transformers。
- 8B的Mamba-2-Hybrid在所有12个标准任务上超过了8B Transformer，速度快8倍。
- 混合模型在额外的长期上下文任务中继续紧密匹配或超越Transformer。
- 将发布用于训练模型的代码和检查点，作为NVIDIA的Megatron-LM项目的一部分。
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