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原標題：Mamba可以替代Transformer，但它們也能組合起來使用
關鍵字：序列,報告,上下文,狀態,注意力
文章來源：機器之心
內容字數：8264字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda W1+1＞2。Transformer 很厲害，但并不完美，尤其是在處理長序列方面。而狀態空間模型（SSM）則在長序列上的表現相當不俗。早在去年就有研究者提出可使用 SSM 替代 Transformer，參見文章《預訓練無需注意力，擴展到4096個token不成問題，與BERT相當》，前些天基于 SSM 方法的 Mamba 更是異軍突起，推理吞吐量達到了 Transformer 的五倍之多，參閱《五倍吞吐量，性能全面包圍Transformer：新架構Mamba引爆AI圈》。
但實際上，SSM 和 Transformer 并不是非此即彼的兩種架構，它們完全可以組合起來！
近日公布的一篇 NeurIPS 2023 論文《Block-State Transformers》就采用了這種做法，其不僅能輕松支持 65k token 長度的超長輸入，而且計算效率還非常高，速度相比使用循環單元的 Transformer 足可提升十倍之多！這篇論文也得到了 Mamba 作者 Tri Dao 的點贊，他表示：「SSM 和Transformer 似乎可以互補。」但在我們介紹這種

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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