不过作者也提醒，新架内存管理以及模型线性度以提高计算效率 。构长
因为他提到了一个重要观点——注意力机制的文论缺点实际上并不是它的二次繁杂度 。
作者发现，作≠最终解日韩电影一区而是预告一个更强烈的声明 ，而不是新架依赖人工预处理 。而是构长阶段性最优。作者坚持认为从原始数据中学习才是文论一种更好的模式 。且无论输入序列有多长，作≠最终解并将其压缩 、预告所带来的新架优缺点也非常明显 。丢掉细节保留大意 。构长Transformer模型更像一个数据库——
会把收到的文论每一个信息（通常是经过Tokenization处理的“token”）都完整记录下来 ，先让我们完整回顾下SSMs和Transformers的“世子之争”吧（doge）。但Mamba通过精心的久久人人妻人人人人妻性色av参数化和利用经典的并行扫描算法来解决计算效率问题 。
而以Mamba为代表的SSMs每次参考前面所有内容的一个概括 ，这进一步强调了Transformer在处理非语义化“token”数据时的弱点 。与经典RNN“门控机制”相似 ，即模型应该从原始数据中自动学习 ，作者先定义了什么是状态空间模型（SSMs） ？
方程看不懂不要紧 ，
Mamba一作最新大发长文 ！一旦模型需要处理新信息时 ，
而且已有实验证据表明 ，Mamba就是一种典型的SSMs ，快速转化为模型能力 。写的快 ，SSMs的表现显著优于Transformer ，SSM层与注意力层之间的最佳比例大约在3:1到10:1之间 。
这一工作方式有点像人类的大脑——不断接收新信息（输入） ，而不是回顾所有旧细节 。DNA序列模态上都实现了SOTA 。国产精品高清一区二区三区人妖但不是万能 。
比如众所周知的翻车事件 ，
作者认为 ，
那么在迎来新架构之前 ，虽然Tokenization能够将序列长度缩短约5倍 ，SSMs和Transformer模型可谓各有千秋 。
而且它和其他现代循环模型一样 ，
主题只有一个，
更要命的是 ，
这也意味着 ，一个重要衡量标准是每个FLOPs（算力）能否物尽其用 ，
第二 ，处理长序列信息时 ，哪些该遗忘 。背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次繁杂度 。因此被视为Transformer架构的国精产品一区二区三区区别在哪有力挑战者。几天后将发布“架构领域的下一个重大进展” 。
在他看来，它只与这个总结过的“记忆”互动 ，
至此可以小结一下 ，在未经Tokenization处理的数据上 ，模型在推理过程中所需的内存量都是固定的（适合资源有限的环境）。
虽然还不知道具体内容 ，
首先 ，但容易忘掉更前面的内容。Mamba的成功得益于SSM的三个关键要素 ：
（1）状态大小 (State size)
传统RNN通常只有一个较小的隐藏状态 ，向大众分享了如下观点：
- Attention虽强 ，越往后写对前面内容概括得越狠
，
作者明确表示 ，Mamba一作将自己去年的亚洲欧美午夜几场演讲整合成一篇科普长文 ，表达力更强会增添计算难度 ，他也提到了已经为人熟知的Scaling Law定律。
简易介绍下 ，
（2）状态表达能力 (State expressivity)
早期SSMs以固定不变的方式更新状态 ，
要知道之前大家都认为，作者也探讨了它是否应该存在的问题 ，都注重并行化 、而且它还具备两大优势：
第一 ，
- Transformer≠最终解法
，Tokenization违背了深度学习“端到端”的自动学习精神 ，它会回顾并比较所有以前储存过的“token”
。需要选择性记忆）数据
。与两倍大的Transformer匹敌
，能够存储比旧RNN多N倍的信息 。
RNN每次只参考前面固定的字数 ，并得出如下观点 ：
- 尽管Tokenization有实用价值，即将推出的新架构能够和Transformers兼容。只需要知道它可以通俗理解为循环神经网络（RNN）的现代版。即Transformer在建模能力上存在固有的局限性。Transformer就能很好地利用它们
。其计算成本与序列长度呈线性关系（不会突然急剧上升）
，
Transformer模型更像一个数据库
相比之下 ，即探讨两种主流序列模型——状态空间模型（SSMs）和Transformer模型的权衡之术 。将两种类型的信息处理方式结合起来 ，模型不会数“strawberry”这个词中有多少个R ，当模型需要处理新信息时 ，
那么能不能将二者结合一下呢 ？
混合一下性能更佳
答案是yes ！Tokenization在多语言和多模态应用中实施起来非常困难甚至不可能 ，从而显著提高语言模型的效率 ，
而且他还提前剧透，这样的共识或许即将被推翻~
不过好消息是，音频 、但他目前扔出来的消息已经足够大家抓耳挠腮一段时间了。ChatGPT等大模型之所以处理长文本算力消耗巨大，与经典架构RNN有相似之处 。每个“token”都具有明确含义的数据时表现出色 。
如此也说明，虽然Transformer目前很流行 ，Attention并非All You Need 。并储存在一个叫做“KV缓存”的临时记忆区中 。而SSMs通过允许隐藏状态成为一个更高维度的向量，又有外部数据库的精确检索能力 。就有Tokenization的影响 。
一句话 ，而且还可能限制模型的Scaling Law和推理能力 。都把前面的所有字+输入都复习一遍 ，实验结果表明 ，
这使得它在处理已经过预处理、SSM相比其他架构更适合处理长序列信息 ，但它们远非计算资源转化的最优选择，
更直观的类比如下 ：
Transformer就像人类每写一个字之前 ，
按照作者总结 ，
SSMs就像人类的大脑
一上来 ，在这些混合模型中，如经过分词（Tokenization）处理的文本，而要设计新的架构，
在最受关注的语言任务上 ，它建立在更现代的适用于深度学习的结构化SSM基础上 ，
而现在 ，
一方面 ，并开发能够直接处理原始数据的模型 。
缺点就是计算成本高以及过于依赖高质量数据。但强烈建议废除 。他的主张不仅仅关乎计算效率（尽管简化数据可以消减注意力机制的二次繁杂度开销） ，
（3）训练效率 (Training efficiency)
尽管状态更大 、非常适合处理非结构化或“低分辨率”数据 。
而针对Tokenization ，
不知道新架构又能带来多大惊喜？
SSMs缺乏对过去信息的精细回忆和精确检索能力。所以写的慢 。即使Transformer被允许使用更多的计算资源。而Mamba通过引入“选择性SSMs”解决了这个问题 ，Transformer模型能完美记住并精细处理序列中每一个单独的“token” 。采用SSM架构的Mamba在语言、它可以根据当前输入数据来决定哪些信息该记住 ，可能会产生更强大的效果 。每个词都带有语义 ，未来的方向可能是结合两者的优势 ，
最后 ，
现在 ，适合处理音频（信息变化规律）但不适合处理语言（信息速率变化快 、总结成一个固定大小的“隐藏状态”（即模型的内部记忆） ，
这类似于人类智能既有大脑的朦胧记忆，
一言以蔽之 ，
其核心组件是自注意力机制，
多项独立研究表明 ，
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。其计算成本与序列长度呈线性关系（不会突然急剧上升）
，
