Jamba是AI21 Labs推出的首款基于Mamba架構的高性能大語言模型，結合了Mamba結構化狀態空間模型（SSM）與傳統Transformer結構，具備高質量輸出、高吞吐量和低內存占用等顯著優點。該模型提供256K的上下文窗口，使其在處理長文本時更為高效，同時以開放權重形式發布，遵循Apache 2.0開源許可，鼓勵社區進行研究和優化。

Jamba是什么

Jamba是AI21 Labs研發的首個基于Mamba架構的生產級大語言模型。與大多數依賴Transformer結構的模型（如GPT、Gemini和Llama）不同，Jamba將Mamba結構化狀態空間模型（SSM）與傳統Transformer架構相結合，旨在提升模型的性能與效率。其256K的上下文窗口配置顯著提高了長文本處理的吞吐量與效率。

目前，Jamba以開放權重形式發布，遵循Apache 2.0開源許可，鼓勵廣大研究者和開發者進行探索與改進。AI21 Labs預計將在未來幾周推出經過微調并具備更好安全性的版本。

Jamba的官網入口

• 官方項目主頁：https://www.ai21.com/jamba
• 官方博客介紹：https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba
• Hugging Face地址：https://huggingface.co/ai21labs/Jamba-v0.1

Jamba的主要特性

• SSM-Transformer混合架構：Jamba是第一款將Mamba SSM（結構化狀態空間模型）與Transformer架構相結合的生產級模型，該創新混合架構旨在提升模型性能與效率。
• 大容量上下文窗口：Jamba具備256K的上下文窗口，使其能夠處理更長的文本序列，適用于復雜的自然語言處理任務。
• 高吞吐量：與同類Mixtral 8x7B模型相比，Jamba在處理長上下文時實現了3倍的吞吐量提升，能更高效處理大量數據。
• 單GPU大容量處理：Jamba能夠在單個GPU上處理高達140K的上下文，顯著提高了模型的可訪問性與部署靈活性。
• 開放權重許可：Jamba的權重以Apache 2.0許可發布，為研究者和開發者提供了使用、修改和優化模型的權限，促進技術共享與創新。
• NVIDIA API集成：Jamba將作為NVIDIA NIM推理微服務在NVIDIA API目錄中提供，幫助企業開發者輕松部署Jamba模型。
• 優化的MoE層：Jamba在混合結構中采用MoE（混合專家）層，僅在推理時激活部分參數，提高了模型的運行效率與性能。

Jamba的技術架構

Jamba的架構采用塊和層次的方法，使其能夠成功整合Mamba SSM與Transformer兩種架構。每個Jamba塊包含一個注意力層或Mamba層，后接多層感知器（MLP），從而在八層中形成一個Transformer層的比例。

此外，Jamba利用MoE增加模型總參數量，同時在推理中簡化活躍參數的使用，從而在計算需求不增加的情況下提升模型容量。AI21 Labs優化了MoE層及專家數量，以最大限度提升單個80GB GPU上的模型質量與吞吐量。

Jamba的性能對比

根據AI21 Labs的報告，Jamba模型在多項基準測試（如HellaSwag、ArcChallenge、MLLU等）中表現出色，在語言理解、科學推理和常識推理等多種任務上，Jamba與同類模型（如Llama2 13B、Llama2 70B、Gemma 7B、Mixtral 8×7B）相比，表現不相上下，甚至超越部分模型。