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原標題：誰能撼動Transformer統治地位？Mamba作者談LLM未來架構
關鍵字：模型,狀態,注意力,架構,機制
文章來源：機器之心
內容字數：16785字

內容摘要：

機器之心編譯
機器之心編輯部自 2017 年被提出以來，Transformer 已成為 AI 大模型的主流架構，未來這種情況是一直持續，還是會有新的研究出現，我們不妨先聽聽身處 AI 圈的研究者是怎么想的。在大模型領域，一直穩站 C 位的 Transformer 最近似乎有被超越的趨勢。
這個挑戰者就是一項名為「Mamba」的研究，其在語言、音頻和基因組學等多種模態中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面，無論是預訓練還是下游評估，Mamba-3B 模型都優于同等規模的 Transformer 模型，并能與兩倍于其規模的 Transformer 模型相媲美。論文一經發表，引起了不小的轟動。驚嘆之余，大家發現論文作者只有兩位，一位是卡內基梅隆大學機器學習系助理教授 Albert Gu，另一位是 Together.AI 首席科學家、普林斯頓大學計算機科學助理教授（即將上任）Tri Dao。
這項研究的一個重要創新是引入了一個名為「選擇性 SSM（ selective state space model）」的架構，相比于 Transformer 中的自注意力機制的計算量會隨著上下文長度的增

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺