Hymba架构登顶“全球轻量级LLM富豪榜”，最小仅125M、缓存减少12倍、吞吐提升3.5倍！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   大模型架构之间的斗争从来就没有停歇 ，尽管Transformer已经成为了当前的主流大模型架构，但是当模型变大时，它存在二次计算成本和高内存占用的缺点。学术界相继推出很多不同的大模型架构，比较有代表性的模型架构包括： Transformer、Mamba、Jamba、RWKV等等 。大家都号称自己才是最好的模型架构，更多的只讨论自己的优点，却从来不提及自己的缺点。小编认为任何模型架构都有自己的优点和缺点，没有完美的模型！ 不同模型架构之间不是谁吞并谁，而更多的是取长补短，相互交融。  本文NVIDIA提出了 Hymba架构，这是一个小型语言模型家族，它具有混合头并行架构，将Transformer的注意力机制与状态空间模型（SSM）集成在一起，从而极大的提高其运行效率。 注意头提 ………………………………