基于 Transformer 架构的基础模型凭借其核心注意力模块，驱动着深度学习中大部分令人兴奋的应用。我们发现这种模型的一个关键弱点是其无法进行内容导向的推理，并对此进行了改进，通过让结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数来解决离散模态的弱点，该模型在长度可选的维度上选择性地传播或遗忘信息，并且通过在递归模式下设计一种硬件感知并行算法，将这些选择性 SSMs 集成到简化的端到端神经网络架构中。该模型（Mamba）具有快速推断速度（比 Transformers 快 5 倍）和序列长度的线性扩展，并在实际数据上对长达百万长度的序列显示出改进。作为一种基于通用序列模型的支持，Mamba 在语言、音频和基因组等多个模态上实现了最先进的性能。在语言建模中，我们的 Mamba-3B 模型在预训练和下游评估中均优于同样大小的 Transformers，与其两倍大小的模型性能相当。

Dec, 2023

利用 Mamba SSM 和 MoE 相结合的新型架构 BlackMamba，在模型训练和推理 FLOPs 方面表现优秀，实现了 SSM 的线性复杂度生成和 MoE 快速高效推理的结合。

Feb, 2024

将混合专家模型应用于状态空间模型可显著提高其性能，MoE-Mamba 模型在 2.2 倍的训练步骤下达到与 Mamba 相同的性能，同时保持了 Mamba 模型对 Transformer 的推理性能优势。

Jan, 2024

Mamba 层是一种高效的选择性状态空间模型 (SSM)，在模拟多个领域包括自然语言处理 (NLP)，长程序列处理和计算机视觉方面非常有效。

Mar, 2024

基于状态空间模型（SSM）的 Mamba 与 Transformer 架构相结合的 PointABM 模型，在改善局部特征以提高 3D 点云分析性能方面表现出优越性，并通过引入双向 SSM 框架和自注意机制进一步增强了特征提取能力，实验证明整合 Mamba 与 Transformer 显著提高了 3D 点云分析模型的能力。

Jun, 2024

选择性状态空间模型（SSMs）如 Mamba 克服了 Transformer 的一些缺点，例如与序列长度呈二次增长的计算复杂度和从键值缓存中获取大量的推理时间内存需求。此外，最近的研究显示，SSMs 可以达到或超越 Transformer 的语言建模能力，使其成为一种有吸引力的替代选择。然而，迄今为止的研究只在相同数据的受控环境中进行了小规模实验，比较了 SSMs 和 Transformers。为了了解这些体系结构在更大规模上的优缺点，我们在相同数据集上直接比较了 8B 参数的 Mamba、Mamba-2 和 Transformer 模型，数据集涵盖了多达 3.5T 个标记。我们还将这些模型与由 43% 的 Mamba-2、7% 的注意力和 50% 的 MLP 层（Mamba-2-Hybrid）组成的混合体系结构进行了比较。通过使用多种任务，我们回答了 Mamba 模型是否能在较大的训练预算下与 Transformers 相匹配的问题。我们的结果表明，纯 SSMs 在许多任务上达到或超越了 Transformers，但在需要强大的复制或上下文学习能力（例如，5-shot MMLU、电话簿）或长期推理的任务上，它们落后于 Transformers。相反，我们发现 8B 的 Mamba-2-Hybrid 在我们评估的所有 12 个标准任务上超过了 8B Transformer（平均增加 2.65 个点），并且在生成推理标记时预计速度最多快 8 倍。为了验证长期上下文能力，我们进行了其他实验，评估了支持 16K、32K 和 128K 序列的 Mamba-2-Hybrid 和 Transformer 的变体。在 23 个额外的长期上下文任务中，混合模型在平均水平上继续紧密匹配或超越了 Transformer。为了进一步的研究，我们将检查点以及用于训练我们的模型的代码作为 NVIDIA 的 Megatron-LM 项目的一部分发布。

Jun, 2024

Transformers 与 state-space models（包括 Mamba）存在相关性，通过结构化半可分矩阵的各种分解，我们开发了一个理论连接的丰富框架，证明了这些模型家族之间的联系。基于我们的 state space duality（SSD）框架，我们设计了一种新的架构（Mamba-2），其核心层是 Mamba 的选择性 SSM 的改进，速度提高了 2-8 倍，同时继续与 Transformers 在语言建模方面竞争。

May, 2024

使用混合模型能够增强在语言模型中的上下文学习能力，这项研究对几种模型进行了比较，发现混合模型可以在某些任务中克服各个模型独立处理时的局限性。

Feb, 2024

该研究探讨决策变压器架构中整合 Mamba 框架的潜在性能提升，并通过实验评估修改后的决策变压器模型 Decision Mamba 在不同决策环境中的效果，为顺序决策模型的发展做出贡献，突显了神经网络的架构和训练方法对复杂任务性能的重要影响，并突出了 Mamba 作为改进强化学习场景中基于 Transformer 模型的有效工具的潜力。

Mar, 2024

本文介绍了一种名为 Mamba-ND 的通用设计，将 Mamba 架构扩展到任意多维数据，并通过与其他替代方案的比较实证表明 Mamba-ND 在多个多维基准测试中表现出与最先进方法相竞争的性能。

Feb, 2024