深度学习在各个领域都迎来了革命性的突破，Transformer 架构在处理长序列时存在一些天然的瓶颈，最主要的问题是二次计算复杂度导致的推理时间过长。最近，一种叫做 Mamba 的新架构引起了广泛关注。这种架构在保持序列长度近线性扩展性的同时，依然能提供和 Transformer 相媲美的建模能力。
自 2017 年 Transformer 架构问世以来，它已经成为 AI 大模型的标配。然而，随着模型规模的扩展和处理序列的长度增加，Transformer 的局限性也逐渐暴露。一个突出的问题是其自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加成平方级增长。这意味着，处理长序列时，计算量会迅速膨胀，效率大打折扣。
为了克服 Transformer 的这些短板，研究者们推出了 Mamba 架构。Mamba 引入了选择性状态空间模型（SSM），这种模型能够根据输入动态调整参数，从而过滤掉无关信息并记住重要信息。与 Transformer 不同，Mamba 可以实现线性扩展，这使得它在处理长序列时具有优势。Mamba 还能在不增加额外内存或计算资源的情况下，处理长文本序列。
自问世以来，Mamba 架构经历了多次迭代和优化。早期的 Mamba 1 已经展示了其在中小型规模上的潜力。随后，Mamba 2 进一步改进了选择性 SSM 的设计，提升了速度和性能。Mamba 2 的发布标志着这一架构在语言建模方面的新突破，训练速度提高了 2-8 倍。
Mamba 架构的一大创新在于其选择机制。这个机制允许模型根据输入动态调整参数，过滤掉无关信息并记住相关内容。这种机制和 Transformer 中的注意力机制类似，但效率更高。因此，Mamba 在处理长文本序列时，能够保持计算性能，而无需增加额外的内存或计算资源。
Mamba 架构不仅在自身设计上具有优势，还能与 Transformer 架构结合，形成混合架构。一个案例是 Jamba 模型，它融合了 Mamba 和 Transformer 的优点，优化了内存使用，提高了吞吐量和性能。
Mamba 架构在处理多模态数据方面也表现出色。无论是语言、音频还是基因组学，Mamba 都展示了建模能力。它能够捕捉长程依赖关系，在复杂序列数据中实现性能。例如，在音频波形和 DNA 序列建模方面，Mamba 的表现优于许多之前的 SOTA 模型。
Falcon Mamba 7B 模型在性能方面表现出色。它能够处理任意长度的序列，这在复杂文本生成任务中显得尤为重要。通过取消传统的注意力机制，Falcon Mamba 7B 在处理无限长的序列时，不会增加内存需求，每个 token 的生成时间几乎保持一致。
Codestral Mamba 模型是 Mistral AI 团队推出的专为代码生成任务设计的大语言模型。基于 Mamba 架构，这款模型在代码生成的效率和质量上表现突出。实验结果显示，Codestral Mamba 在代码生成任务中的表现优于 CodeGemma-1.1 7B、CodeLlama 7B 和 DeepSeek v1.5 7B 等模型。特别是在处理长代码片段时，Codestral Mamba 展示了上下文理解和生成能力，能在 256k token 的上下文中推理。
在多个基准测试中，Mamba 架构模型的表现都优于传统的 Transformer 架构。例如，Falcon Mamba 7B 在标准的语言建模任务中表现出色，处理长序列文本时的效率和准确性提升。与 Transformer 架构相比，Mamba 架构在处理长序列时的计算复杂度从二次方降低到线性，这使得其在大规模数据处理和实时应用中具有优势。
Mamba 架构通过简化注意力机制和引入选择性状态空间模型，解决了 Transformer 在长序列处理中的局限，在多个应用领域展示了建模能力和计算性能。