论文地址： https://arxiv.org/pdf/2406.07522

SAMBA（Simple Hybrid State Space Models for Efficient Unlimited Context Language Modeling）是一种新型的基于Transformer的语言模型，旨在解决传统大语言模型在处理长文本时遇到的限制。下面详细解析SAMBA的核心特点以及它是如何改善长文本处理的。

1. 长文本处理的挑战

• 上下文窗口限制：传统的Transformer模型，如BERT或GPT系列，通常有固定的上下文窗口（例如512个token），超出这个范围的文本不能被模型有效处理。
• 注意力稀释和远程衰减：在长序列中，注意力机制可能变得不够集中，导致模型难以捕捉到关键信息，特别是序列两端的信息。
• 计算复杂度：Transformer的计算复杂度随序列长度平方增长，这使得处理长文本变得计算资源消耗巨大。

2. SAMBA模型的核心特点

SAMBA模型通过以下几个关键技术改进来解决上述问题：

• 无限上下文窗口：SAMBA设计了一种能够处理无限长文本的机制，这意味着理论上它可以考虑任意长度文本中的所有上下文信息。
• 状态空间模型：通过引入状态空间模型（State Space Models, SSM），SAMBA可以更高效地处理序列数据。状态空间模型在信号处理和控制理论中广泛使用，其能够在维持较低计算复杂度的同时，有效地捕捉时间序列数据中的动态变化。
• 混合注意力机制：结合了局部和全局注意力机制。局部注意力保持对近邻信息的敏感性，而全局注意力则允许模型捕捉长距离的依赖关系。
• 简化的训练和推理过程：通过优化模型架构和计算流程，SAMBA降低了对计算资源的需求，使得在实际应用中更加高效。

3. 结构

1、Mamba层

Mamba [GD23] 是一种最近提出的基于状态空间模型（SSM）的模型，具有选择性状态空间。它能够对循环状态和输入表示进行输入依赖的门控，从而软选择输入序列元素。给定一个输入序列表示 X ∈ R^n×dm，其中 n 是序列的长度，dm 是隐藏大小，Mamba 首先将输入扩展到更高的维度 de，即： 其中 Win ∈ R^dm×de 是一个可学习的投影矩阵。然后应用一个短卷积（SC）操作符来平滑输入信号，

（1） 其中 Wconv ∈ R^k×de，核大小 k 设置为 4，以实现硬件效率。在序列维度上应用深度卷积 [HQW+19]，随后是 SiLU [EUD17] 激活函数。然后通过低秩投影和 Softplus [ZYL+15] 计算选择性门控，（2） 其中 Wr ∈ R^de×dr，Wq ∈ R^dr×de，dr 是低秩维度。b ∈ R^de 被谨慎初始化，以便在初始化阶段后 ∆ ∈ [∆min, ∆max]。我们设置 [∆min, ∆max] = [0.001, 0.1]，并发现这些值对语言建模性能在困惑度指标下不敏感。输入依赖性也引入了 SSM 的参数 B 和 C， 其中 ds 是状态维度。对于每个时间步 1 ≤ t ≤ n，选择性 SSM (S6) 在扩展的状态空间 Zt ∈ R^de×ds 中进行循环推断，即：其中 Z0 = 0，⊙ 表示点乘，⊗ 表示外积，exp 表示点乘自然指数函数。D ∈ R^de 是一个可学习的向量，初始化为 Di = 1，A ∈ R^de×ds 是一个可学习的矩阵，初始化为 Aij = log(j)，1 ≤ j ≤ ds，遵循 S4D-Real 初始化。在实践中，Mamba 实现了一个硬件感知的并行扫描算法，用于高效的可并行训练。最终输出通过类似于门控线性单元的门控机制获得， 其中 Wg ∈ R^dm×de 和 Wout ∈ R^de×dm 是可学习的参数。在这项工作中，设置 de = 2dm，dr = dm/16，ds = 16。SAMBA 中的 Mamba 层预期能够通过其循环结构捕获输入序列的时间依赖语义。Mamba 层中的输入选择机制使模型能够专注于相关输入，从而使模型能够长期记忆重要信息。

2、滑动窗口注意力（SWA）层

滑动窗口注意力 [BPC20] 层旨在解决 Mamba 层在捕获序列中的非马尔可夫依赖性方面的局限。我们的 SWA 层操作的窗口大小为 w = 2048，该窗口在输入序列上滑动，确保计算复杂度与序列长度呈线性关系。在滑动窗口内应用了 RoPE [SLP+21] 相对位置。通过直接访问上下文窗口中的内容进行注意力处理，SWA 层能够从中到短期历史中检索高清信号，这些信号无法被 Mamba 的循环状态清晰捕获。在这项工作中，我们使用 FlashAttention 2 [Dao23] 来高效实现自注意力。我们还选择了 2048 的滑动窗口大小以考虑效率；根据 [GD23] 中的测量，FlashAttention 2 在 2048 序列长度上的训练速度与 Mamba 的选择性并行扫描相同。

3、多层感知机（MLP）层

SAMBA 中的 MLP 层作为架构的主要非线性变换和事实知识回忆机制 [DDH+22]。我们在本文中训练的所有模型都使用 SwiGLU [Sha20]，并将其中间隐藏大小表示为 dp。Samba 对 Mamba 和 SWA 层捕获的不同类型信息应用了独立的多层感知机（MLP）。

4. 优势

• 效率：通过状态空间模型的引入，SAMBA能够在保持低计算复杂度的同时处理长序列数据。
• 灵活性：无限上下文窗口的设计使得SAMBA可以灵活应对各种长度的文本，特别是在需要处理大量上下文信息的复杂任务（如代码理解、多文档问答等）中表现出色。
• 减少注意力稀释：混合注意力机制减少了注意力的稀释，使得模型即使在长文本中也能保持对关键信息的关注。

5. 应用前景

SAMBA模型的设计为处理长文本提供了新的可能性，尤其适合于那些需要大量上下文信息处理的领域，如法律文档分析、编程语言处理、历史数据分析等。此外，它的高效性也使得它有望在移动设备和边缘计算中得到应用。

总之，SAMBA提供了一种创新的方法来解决传统Transformer模型在处理长文本时遇到的问题，其独特的设计和优化使其成为未来语言模型发展的一个重要方向。