Transformer和Mamba强强结合！最新混合架构全面开源，推理速度狂飙8倍

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最近发现， 将 Mamba 和Transformer模块混合使用 ，效果会比单独使用好很多，这是因为该方法结合了Mamba的长序列处理能力和Transformer的建模能力，可以显著提升计算效率和模型性能。 典型案例如大名鼎鼎的 Jamba ：Jamba利用Transformer架构的元素增强Mamba 结构化状态空间模型技术，提供了 256K 上下文窗口，吞吐量直接超了Transformer三倍。 除Jamba外，近日又有不少最新提出的Transformer结合Mamba的研究，效果都很赞，比如Mamba-2-Hybrid，推理速度比Transformer快8倍。 我从这些最新研究中挑选了 8个 高质量成果 供同学们参考学习，全部都是 已开源可复现 ，帮助各位寻找灵感、打磨论文。 扫码 添加小享， 回复“ 曼巴新8 ”    免费获取 全部 论 文+代码合集 An Empirical Study of Mamba-based Language Models 方法： 本文主要研究了基于Mamba的选择性状态空间模型与Transformer模型的 ………………………………