Mamba架构：下一代大模型架构的可能性？
随着深度学习的快速发展，Transformer 架构在过去几年中成为了自然语言处理（NLP）和生成式AI模型的主流架构。然而，Transformer并非完美，其计算效率、长序列建模能力等方面依然存在瓶颈。近期出现的Mamba架构被认为是对这些问题的潜在解决方案，甚至被许多人称为“下一代大模型架构”。那么，Mamba架构究竟是什么？它是否真的能取代Transformer成为下一代主流大模型架构？让我们一探究竟。
什么是Mamba架构？
Mamba是一种全新的深度学习模型架构，旨在解决Transformer在计算效率、扩展性以及长序列建模能力等方面的限制。它采用了多种创新设计，核心目标是提高模型的训练效率、推理速度，并增强对长序列信息的处理能力。
Mamba架构的核心特性
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动态注意力机制（Dynamic Attention Mechanism）
