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一文看懂Mamba，Transformer最强竞争者
重点标签 Transformer、SSM、Mamba、深度学习、状态空间模型
文章摘要
摘要：
深度学习领域中，尽管 Transformer 架构凭借其注意力机制在多个应用领域取得了显著成功，但其计算成本随着输入规模的增加而呈二次方增长，限制了处理长文本的能力。为了解决这一问题，研究者提出了结构化状态空间序列模型（SSM），其中 Mamba 作为 SSM 的一种变体，通过高效的计算和良好的序列依赖捕获能力，成为 Transformer 的有力竞争者。
Mamba 架构的设计灵感来源于经典的状态空间模型，结合了循环神经网络（RNN）的循环框架、Transformer 的并行计算和注意力机制以及 SSM 的线性特性。它通过简单有效的选择机制和硬件感知型算法，实现了对必要数据的长期保留和快速计算，尤其在 A100 GPU 上，计算速度可提升至 3 倍。
香港理工大学的研究团队在 arXiv 上发布了关于 Mamba 的综述报告，为初学者和经验丰富的实践者提供了全面的认识。Mamba 的发展不仅包括对其基础工作机制的理解，还包括最新进展的掌握。此外，还有多篇论文关注了状态空间模型及其在视觉领域的应用。
Mamba 的成功得益于其在 RNN、Transformer 和 SSM 三种架构上的集中优势。RNN 擅长处理序列数据，Transformer 通过自注意力机制捕获全局依赖，而 SSM 通过状态方程和观察方程建模时间数据的依赖关系。Mamba-1 和 Mamba-2 的提出，进一步推动了 SSM 在序列数据建模方面的能力，尤其是在硬件感知型计算和状态空间对偶（SSD）方面的创新。
尽管 Mamba 在自然语言处理等任务上表现出色，但仍存在记忆丢失、泛化难题等挑战。研究社区正在探索改进方案，包括块设计、扫描模式和记忆管理的优化。此外，Mamba 也在向非序列数据和多模态数据的应用领域扩展，展现出处理图像、图谱和点云数据的潜力。
Mamba 的应用范围广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、语音分析、药物发现、推荐系统以及机器人和自主系统等。尽管 Mamba 研究仍处于起步阶段，但随着技术的不断发展，Mamba 有望在多个领域实现突破，成为新一代的基础模型骨干网络。
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原文作者: 机器之心
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