深入探讨SSM模型在各种自然语言任务中的表现

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大家好，今天给大家介绍一篇最新的研究论文，这篇论文对Mamba和Mamba-2等基于选择性状态空间模型(SSM)的大型语言模型进行了全面的实证研究，并与Transformer模型进行了直接对比。这项研究 不仅深入探讨了SSM模型在各种自然语言任务中的表现 ， 还提出了一种融合Mamba-2、自注意力和MLP层的混合模型架构 。这篇论文为我们提供了关于SSM模型在大规模训练和长上下文处理方面的重要见解，对于理解和改进新一代语言模型架构具有重要意义。特别是，这项研究 首次在8B参数规模和3.5T token训练量级上直接比较了SSM和Transformer模型 ，填补了之前研究中的空白，为大规模语言模型的发展提供了新的方向。 1. 基本信息 论文题目： An Empirical Study of Mamba-based Language Models 作者：Roger Waleffe, Wonmin Byeon, Duncan Riach, Brandon Norick, Vijay Korthikanti, Tri Dao, Albert Gu , Ali Hatamizadeh, ………………………………