深度解析Transformer、RNN和Mamba的联系！

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来源：算法进阶 本文 约4000字 ，建议阅读 8分钟 本文深入探讨了Transformer、循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）之间的潜在联系。 通过探索看似不相关的 大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。 尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer,同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。 近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系,包括Transformer、RNN、SSM和matrix mixers，这一发现具有重要意义,因为它为不同架构间的思想迁移提供了可能。本文将深入探讨Transformer、RNN和Mamba 2,通过详细 ………………………………