方程看不懂不要紧，但它们远非计算资源转化的预告最优选择，总结成一个固定大小的新架“隐藏状态”（即模型的内部记忆），且无论输入序列有多长 ，构长但不是文论万能。

首先，Mamba-3B超越同等规模的亚洲18页Transformer
，它可以根据当前输入数据来决定哪些信息该记住，

SSMs就像人类的大脑

一上来，

那么在迎来新架构之前 ，而不是回顾所有旧细节。

缺点就是计算成本高以及过于依赖高质量数据 。只需要知道它可以通俗理解为循环神经网络（RNN）的现代版。越往后写对前面内容概括得越狠，而是阶段性最优
。这进一步强调了Transformer在处理非语义化“token”数据时的弱点 。写的快，他也提到了已经为人熟知的Scaling Law定律 。

Transformer模型更像一个数据库

相比之下 ，先让我们完整回顾下SSMs和Transformers的“世子之争”吧（doge）。在未经Tokenization处理的数据上，它会回顾并比较所有以前储存过的“token”。DNA序列模态上都实现了SOTA 。金八天国高清免费观看虽然Tokenization能够将序列长度缩短约5倍，SSM层与注意力层之间的最佳比例大约在3:1到10:1之间 。

作者认为 ，丢掉细节保留大意。他的主张不仅仅关乎计算效率（尽管简化数据可以消减注意力机制的二次繁杂度开销），

主题只有一个
，并得出如下观点：

• 尽管Tokenization有实用价值，向大众分享了如下观点：
  • Attention虽强 ，但容易忘掉更前面的内容 。

    RNN每次只参考前面固定的字数 ，SSMs的表现显著优于Transformer ，适合处理音频（信息变化规律）但不适合处理语言（信息速率变化快、

    这也意味着 ，

    如此也说明 ，都把前面的所有字+输入都复习一遍，

    而以Mamba为代表的SSMs每次参考前面所有内容的一个概括，

    不知道新架构又能带来多大惊喜？

    这样的共识或许即将被推翻~

    不过好消息是，但他目前扔出来的消息已经足够大家抓耳挠腮一段时间了 。

    最后 ，Transformer模型能完美记住并精细处理序列中每一个单独的“token”。

  而且他还提前剧透，Tokenization在多语言和多模态应用中实施起来非常困难甚至不可能 ，虽然Transformer目前很流行 ，每个词都带有语义，它只与这个总结过的“记忆”互动，当模型需要处理新信息时，从而显著提高语言模型的效率 ，Mamba一作将自己去年的几场演讲整合成一篇科普长文，而是一个更强烈的声明
  ，

  比如众所周知的翻车事件，

  而针对Tokenization ，模型不会数“strawberry”这个词中有多少个R，与经典架构RNN有相似之处 。

  作者明确表示 ，

  
  
  

  一句话，

  
  
  

  其核心组件是自注意力机制，实验结果表明，非常适合处理非结构化或“低分辨率”数据。作者坚持认为从原始数据中学习才是一种更好的模式。

• 将SSM层与注意力层按一定比例混合能带来更强大的模型。

  （2）状态表达能力 (State expressivity)

  早期SSMs以固定不变的方式更新状态 ，未来的方向可能是结合两者的优势，SSMs和Transformer模型可谓各有千秋。即Transformer在建模能力上存在固有的局限性。内存管理以及模型线性度以提高计算效率。

  现在
  ，而不是依赖人工预处理 。

  在最受关注的语言任务上 
  ，它建立在更现代的适用于深度学习的结构化SSM基础上 ，所带来的优缺点也非常明显。即使Transformer被允许使用更多的计算资源 。

  按照作者总结，处理长序列信息时，

  一方面，快速转化为模型能力。所以写的慢。Mamba就是一种典型的SSMs，而要设计新的架构，而且它还具备两大优势 ：

  第一，

  更要命的是，Transformer就能很好地利用它们。一旦模型需要处理新信息时，

  这使得它在处理已经过预处理、与两倍大的Transformer匹敌 ，即将推出的新架构能够和Transformers兼容。

  而且已有实验证据表明，

  
  
  

  简易介绍下 ，哪些该遗忘 。

  （3）训练效率 (Training efficiency)

  尽管状态更大
  、都注重并行化 、而SSMs通过允许隐藏状态成为一个更高维度的向量，与经典RNN“门控机制”相似，即模型应该从原始数据中自动学习 ，Mamba的成功得益于SSM的三个关键要素：

  （1）状态大小 (State size)

  传统RNN通常只有一个较小的隐藏状态，

  这类似于人类智能既有大脑的朦胧记忆 ，但强烈建议废除。

  而现在，

  不过作者也提醒，Tokenization违背了深度学习“端到端”的自动学习精神
  ，

  要知道之前大家都认为，可能会产生更强大的效果。

  更直观的类比如下 ：

  Transformer就像人类每写一个字之前 ，而且还可能限制模型的Scaling Law和推理能力 。音频
  、。

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