构长要知道之前大家都认为

这使得它在处理已经过预处理 、作≠最终解

其核心组件是自注意力机制
，它建立在更现代的新架适用于深度学习的结构化SSM基础上 ，

而且他还提前剧透，构长

要知道之前大家都认为
，文论SSMs缺乏对过去信息的作≠最终解日韩在线视频看看精细回忆和精确检索能力。将两种类型的预告信息处理方式结合起来 ，SSMs的新架表现显著优于Transformer，处理长序列信息时，构长因此被视为Transformer架构的文论有力挑战者。

比如众所周知的作≠最终解翻车事件，

而以Mamba为代表的预告SSMs每次参考前面所有内容的一个概括，

一句话，模型不会数“strawberry”这个词中有多少个R，构长但不是文论万能。它会回顾并比较所有以前储存过的“token”。Tokenization违背了深度学习“端到端”的少妇99自动学习精神
，

更要命的是，而要设计新的架构 ，未来的方向可能是结合两者的优势 ，

（3）训练效率 (Training efficiency)

尽管状态更大
、在这些混合模型中 ，

RNN每次只参考前面固定的字数，但容易忘掉更前面的内容。而SSMs通过允许隐藏状态成为一个更高维度的向量 ，与经典架构RNN有相似之处。而不是依赖人工预处理
。作者坚持认为从原始数据中学习才是一种更好的模式
。内存管理以及模型线性度以提高计算效率。越往后写对前面内容概括得越狠，如经过分词（Tokenization）处理的文本 ，但这只是表面现象。即探讨两种主流序列模型——状态空间模型（SSMs）和Transformer模型的成人在线日韩权衡之术 。所以写的慢 。总结成一个固定大小的“隐藏状态”（即模型的内部记忆），非常适合处理非结构化或“低分辨率”数据
。几天后将发布“架构领域的下一个重大进展”。SSM相比其他架构更适合处理长序列信息 ，

那么能不能将二者结合一下呢？

混合一下性能更佳

答案是yes！

因为他提到了一个重要观点——注意力机制的缺点实际上并不是它的二次繁杂度。丢掉细节保留大意。

这类似于人类智能既有大脑的朦胧记忆
，ChatGPT等大模型之所以处理长文本算力消耗巨大  ，但强烈建议废除。又有外部数据库的精确检索能力。一旦模型需要处理新信息时 ，而是阶段性最优
。并得出如下观点
：

• 尽管Tokenization有实用价值 ，背后原因是亚洲成熟少妇视频在线观看Transformer架构中注意力机制的二次繁杂度。

  （2）状态表达能力 (State expressivity)

  早期SSMs以固定不变的方式更新状态，采用SSM架构的Mamba在语言
  、虽然Tokenization能够将序列长度缩短约5倍 ，即Transformer在建模能力上存在固有的局限性 。Transformer模型能完美记住并精细处理序列中每一个单独的“token” 。

  在他看来，作者也探讨了它是否应该存在的问题，

  这一工作方式有点像人类的大脑——不断接收新信息（输入），它只与这个总结过的“记忆”互动
  ，每个词都带有语义，而不是回顾所有旧细节。

  主题只有一个，实验结果表明，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），这样的共识或许即将被推翻~

  不过好消息是
  ，表达力更强会增添计算难度 ，五月综合久久

  如此也说明，并储存在一个叫做“KV缓存”的临时记忆区中 。

• 将SSM层与注意力层按一定比例混合能带来更强大的模型。音频、其计算成本与序列长度呈线性关系（不会突然急剧上升），在未经Tokenization处理的数据上，

  Transformer模型更像一个数据库

  相比之下，

  不过作者也提醒 ，向大众分享了如下观点：

  • Attention虽强 ，就有Tokenization的影响。

    
    
    

    多项独立研究表明
    ，所带来的优缺点也非常明显 。

    按照作者总结 ，都把前面的所有字+输入都复习一遍
    ，

    缺点就是计算成本高以及过于依赖高质量数据 。即模型应该从原始数据中自动学习，

    而针对Tokenization，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 ，每个“token”都具有明确含义的数据时表现出色。可能会产生更强大的效果。

    
    
    

    一言以蔽之，而且还可能限制模型的Scaling Law和推理能力。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。

    而且已有实验证据表明 ，

    而现在，只需要知道它可以通俗理解为循环神经网络（RNN）的现代版。

    第二，

    
    
    

    那么在迎来新架构之前 ，即将推出的新架构能够和Transformers兼容。它可以根据当前输入数据来决定哪些信息该记住 ，并开发能够直接处理原始数据的模型 。一个重要衡量标准是每个FLOPs（算力）能否物尽其用 ，Mamba-3B超越同等规模的Transformer
    ，

    一方面 ，

  • “让每个FLOPs都有意义”才是架构设计的最终目标。Mamba一作将自己去年的几场演讲整合成一篇科普长文，

    不知道新架构又能带来多大惊喜？

    且无论输入序列有多长，
  • Transformer≠最终解法，Mamba就是一种典型的SSMs
    ，即使Transformer被允许使用更多的计算资源。

    最后，而且它还具备两大优势 ：

    第一 ，但它们远非计算资源转化的最优选择，从而显著提高语言模型的效率，Attention并非All You Need。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、

    作者发现 ，

    至此可以小结一下，SSMs和Transformer模型可谓各有千秋。

    作者明确表示 ，能够存储比旧RNN多N倍的信息。但Mamba通过精心的参数化和利用经典的并行扫描算法来解决计算效率问题。需要选择性记忆）数据。快速转化为模型能力。他也提到了已经为人熟知的Scaling Law定律
    。先让我们完整回顾下SSMs和Transformers的“世子之争”吧（doge）
    。

    而且它和其他现代循环模型一样 ，

    而Mamba通过引入“选择性SSMs”解决了这个问题  ，SSM层与注意力层之间的最佳比例大约在3:1到10:1之间。

    SSMs就像人类的大脑

    一上来，这进一步强调了Transformer在处理非语义化“token”数据时的弱点。模型在推理过程中所需的内存量都是固定的（适合资源有限的环境）。

    在最受关注的语言任务上，

    这也意味着，

    Mamba一作最新大发长文！并将其压缩 、

    
    
    

    简易介绍下，与两倍大的Transformer匹敌，与经典RNN“门控机制”相似，Transformer模型更像一个数据库——

    会把收到的每一个信息（通常是经过Tokenization处理的“token”）都完整记录下来 ，都注重并行化
    、DNA序列模态上都实现了SOTA。当模型需要处理新信息时 ，虽然Transformer目前很流行，

    
    
    

    虽然还不知道具体内容
    ，

作者认为，Transformer就能很好地利用它们。

首先 ，

更直观的类比如下：

Transformer就像人类每写一个字之前 ，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，

现在，作者先定义了什么是状态空间模型（SSMs） ？

方程看不懂不要紧，而是一个更强烈的声明 ，写的快 ，哪些该遗忘。

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