Mamba 一作最新大发长文！
主题只有一个，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。
简单介绍下，Mamba 就是一种典型的 SSMs，它建立在更现代的适用于深度学习的结构化 SSM 基础上，与经典架构 RNN 有相似之处。
在最受关注的语言任务上，Mamba-3B 超越同等规模的 Transformer，与两倍大的 Transformer 匹敌，因此被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
现在，Mamba 一作将自己去年的几场演讲整合成一篇科普长文，向大众分享了如下观点：
Attention 虽强，但不是万能。
Transformer ≠最终解法，而是阶段性最优。
"让每个 FLOPs 都有意义"才是架构设计的最终目标。
将 SSM 层与注意力层按一定比例混合能带来更强大的模型。
……
而且他还提前剧透，几天后将发布"架构领域的下一个重大进展"。
虽然还不知道具体内容，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。
因为他提到了一个重要观点——注意力机制的缺点实际上并不是它的二次复杂度。
要知道之前大家都认为，ChatGPT 等大模型之所以处理长文本算力消耗巨大，背后原因是 Transformer 架构中注意力机制的二次复杂度。
而现在，这样的共识或许即将被推翻 ~
不过好消息是，即将推出的新架构能够和 Transformers 兼容。
那么在迎来新架构之前，先让我们完整回顾下 SSMs 和 Transformers 的"世子之争"吧（doge）。
SSMs 就像人类的大脑
一上来，作者先定义了什么是状态空间模型（SSMs）？
方程看不懂不要紧，只需要知道它可以通俗理解为循环神经网络（RNN）的现代版。
更直观的类比如下：
Transformer 就像人类每写一个字之前，都把前面的所有字 + 输入都复习一遍，所以写的慢。
RNN 每次只参考前面固定的字数，写的快，但容易忘掉更前面的内容。
而以 Mamba 为代表的 SSMs每次参考前面所有内容的一个概括，越往后写对前面内容概括得越狠，丢掉细节保留大意。
这一工作方式有点像人类的大脑——不断接收新信息（输入），并将其压缩、总结成一个固定大小的"隐藏状态"（即模型的内部记忆），一旦模型需要处理新信息时，它只与这个总结过的"记忆"互动，而不是回顾所有旧细节。
这也意味着，SSM 相比其他架构更适合处理长序列信息，而且它还具备两大优势：
第一，非常适合处理非结构化或"低分辨率"数据。实验结果表明，采用 SSM 架构的 Mamba 在语言、音频、DNA 序列模态上都实现了 SOTA。
第二，处理长序列信息时，其计算成本与序列长度呈线性关系（不会突然急剧上升），且无论输入序列有多长，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）。
按照作者总结，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，而 SSMs 通过允许隐藏状态成为一个更高维度的向量，能够存储比旧 RNN 多 N 倍的信息。
（2）状态表达能力 ( State expressivity )
早期 SSMs 以固定不变的方式更新状态，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、需要选择性记忆）数据。
而 Mamba 通过引入"选择性 SSMs "解决了这个问题，与经典 RNN "门控机制"相似，它可以根据当前输入数据来决定哪些信息该记住，哪些该遗忘。
（3）训练效率 ( Training efficiency )
尽管状态更大、表达力更强会增加计算难度，但 Mamba 通过精心的参数化和利用经典的并行扫描算法来解决计算效率问题。
而且它和其他现代循环模型一样，都注重并行化、内存管理以及模型线性度以提高计算效率。
不过作者也提醒，SSMs缺乏对过去信息的精细回忆和精确检索能力。
Transformer 模型更像一个数据库
相比之下，Transformer 模型更像一个数据库——
会把收到的每一个信息（通常是经过 Tokenization 处理的" token "）都完整记录下来，并储存在一个叫做" KV 缓存"的临时记忆区中。当模型需要处理新信息时，它会回顾并比较所有以前储存过的" token "。
其核心组件是自注意力机制，所带来的优缺点也非常明显。
一方面，Transformer 模型能完美记住并精细处理序列中每一个单独的" token "。
这使得它在处理已经过预处理、每个" token "都具有明确含义的数据时表现出色。如经过分词（Tokenization）处理的文本，每个词都带有语义，Transformer 就能很好地利用它们。
缺点就是计算成本高以及过于依赖高质量数据。
而针对 Tokenization，作者也探讨了它是否应该存在的问题，并得出如下观点：
尽管 Tokenization 有实用价值，但强烈建议废除。
作者认为，虽然 Tokenization 能够将序列长度缩短约 5 倍，从而显著提高语言模型的效率，但这只是表面现象。
首先，Tokenization 违背了深度学习"端到端"的自动学习精神，即模型应该从原始数据中自动学习，而不是依赖人工预处理。
更要命的是，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，而且还可能限制模型的 Scaling Law 和推理能力。
比如众所周知的翻车事件，模型不会数" strawberry "这个词中有多少个 R，就有 Tokenization 的影响。
一句话，作者坚持认为从原始数据中学习才是一种更好的模式。
而且已有实验证据表明，在未经 Tokenization 处理的数据上，SSMs 的表现显著优于 Transformer，即使 Transformer 被允许使用更多的计算资源。这进一步强调了 Transformer 在处理非语义化" token "数据时的弱点。
至此可以小结一下，SSMs 和 Transformer 模型可谓各有千秋。
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！
作者发现，将两种类型的信息处理方式结合起来，可能会产生更强大的效果。
这类似于人类智能既有大脑的模糊记忆，又有外部数据库的精确检索能力。
多项独立研究表明，在这些混合模型中，SSM 层与注意力层之间的最佳比例大约在 3:1 到 10:1 之间。
如此也说明，Attention 并非 All You Need。
作者明确表示，他的主张不仅仅关乎计算效率（尽管简化数据可以减少注意力机制的二次复杂度开销），而是一个更强烈的声明，即 Transformer 在建模能力上存在固有的局限性。
最后，他也提到了已经为人熟知的 Scaling Law 定律。
在他看来，虽然 Transformer 目前很流行，但它们远非计算资源转化的最优选择，而要设计新的架构，一个重要衡量标准是每个 FLOPs（算力）能否物尽其用，快速转化为模型能力。
一言以蔽之，未来的方向可能是结合两者的优势，并开发能够直接处理原始数据的模型。
不知道新架构又能带来多大惊喜？
参考链接：
[ 1 ] https://goombalab.github.io/blog/2025/tradeoffs/
[ 2 ] https://x.com/_albertgu/status/1942615020111876248
[ 3 ] https://x.com/tri_dao/status/1942617784204087536
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