【他山之石】Mamba 2模型携SSD算法，让长序列处理更高效，一举解决AI大模型的效率痛点！

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“ 他 山 之 石 ， 可 以 攻 玉 ” ， 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 ， 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 ， 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 ， 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 ， 数 据 集 ， 软 件 ， 编 程 技 巧 等 ， 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 ， 助 你 乘 风 破 浪 ， 一 路 奋 勇 向 前 ， 敬 请 关 注 ！ 自2017年首次亮相，Transformer架构便迅速崛起，成为人工智能大模型的中流砥柱，特别是在语言建模领域占据着核心地位。 然而，随着技术的演进和对处理更长序列需求的增长，Transformer的计算效率问题逐渐成为研究焦点，尤其是其自注意力机制计算成本随序列长度平方增长的局限性。 2023年，Mamba模型的出现标志着这一领域的重要突破，它通过实现计算复杂度的线性扩展，成功缓解了Transformer面对长序 ………………………………