热点速递｜为什么说Mamba是Transformer的最强挑战者？
独行
你好，我是独行。
在过去的几年里，Transformer 模型在自然语言处理领域占据了主导地位。自从 2017 年谷歌提出 Transformer 以来，BERT、GPT-3 等基于 Transformer 的模型取得了巨大的成功。
然而技术的进步从未停止，最近出现了一种新型模型——Mamba，被认为是 Transformer 的最强挑战者。那么，Mamba 凭什么能与 Transformer 一较高下呢？这节课我就来带你看看 Mamba 的过人之处。
Transformer 的局限
Transformer 功能很强，但并不完美，尤其是在处理长序列方面，Transformer 模型中自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长，比如上下文长度增加 32 倍时，计算量可能会增长 1000 倍，计算效率非常低。为什么会这样？因为 Transformer 模型在计算自注意力时，每个输入元素都要与序列中的其他元素进行比较，导致总体计算复杂度为 ，其中 是序列长度， 是元素表示的维度。
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AI
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1. Mamba是一种新型模型，被认为是Transformer的最强挑战者，具有突出的计算效率和适应性。 2. Mamba通过S4架构和动态压缩等优化技术，显著提升了计算效率，尤其在处理长序列数据和复杂任务时表现出色。 3. Mamba不仅在自然语言处理领域表现优异，还能处理图像识别等任务，具有多功能性和高效的内存利用。 4. Mamba的状态空间模型（SSM）结合了结构化状态空间模型和深度学习技术，为长序列建模提供了创新且强大的解决方案。 5. S4（Structured State Spaces for Sequence Modeling）是Mamba架构中的关键组成部分，结合了SSM、HiPPO和离散化，使Mamba具备了多种优势，既有卷积网络的并行训练特性，又有循环网络的快速推理能力，同时还具备Transformer的长距离依赖。
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