Transformer、RNN和Mamba的联系！

主要观点总结

本文探讨了Transformer、循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）之间的潜在联系，通过深入分析这些架构之间的深层联系，为未来模型设计和跨架构思想交流提供了新的视角。文章详细探讨了线性化注意力机制、RNN和注意力掩码等方面的研究，并介绍了半可分离矩阵和状态空间对偶性等重要概念。

关键观点总结

关键观点1: 不同大语言模型（LLM）架构之间的潜在联系

文章揭示了Transformer、RNN和SSM等看似不同的模型架构之间存在深层联系，这种联系对未来模型设计的影响深远。

关键观点2: 线性化注意力机制

文章详细探讨了线性化注意力机制，包括其公式、计算单元和变体，并指出其相较于标准自注意力的优势和局限性。

关键观点3: 注意力掩码

文章讨论了简化注意力掩码机制后的潜在发展方向，包括选择特殊的掩码M和快速矩阵乘法技巧。

关键观点4: 半可分离矩阵与状态空间模型

文章介绍了半可分离矩阵与状态空间模型的联系，以及它们在高效Transformer模型中的应用。

关键观点5: 状态空间对偶性

文章通过介绍状态空间对偶性，展示了状态空间模型与掩码注意力机制之间的对应关系。

关键观点6: 其他相关研究

文章还介绍了其他相关研究，如MLP-Mixer、FNet和Hydra等，展示了矩阵混合器在非Transformer架构中的应用。

文章预览

转载自： 数据分析及应用 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 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，通过详细的代数分析来理解以下几点: 1）Transformer在某些情况下可以视 ………………………………