性能突破Transformer，新架构Mamba引爆AI圈

Transformer 是现今AI 大模型的主流架构，但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，Transformer 的局限性也逐渐凸显。最近，一项名为Mamba的研究似乎打破了这一局面。它是一种基于选择性状态空间的线性时间序列建模方法，可以有效地解决传统Transformer模型在处理长序列数据时面临的计算效率问题。

3月27日-3月28日，我们邀请到大厂AI算法工程师，手握多个专利的Shawn老师带来——「2024顶会新捷径：魔改Mamba！」，带我们探索Mamba未来的发展趋势。

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（文末福利）

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老师简介

-大厂AI算法工程师，负责落地多个计算机视觉方向项目，撰写多个专利。kaggle master，2金5银，发表多篇论文，ICLR，ICDE第一作者。多次获得国内外算法竞赛top名次。

-研究方向：计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘领域。

02

课程大纲

1）Mamba模型原理介绍

2）Mamba模型创新及实验分析

3）改进以及其他应用

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Mamba模型的创新主要体现在以下几个方面：

• 选择性机制： Mamba引入了一种新颖的选择性机制，使得模型可以根据输入动态调整其行为。这种机制使得模型能够有效地过滤掉无关信息，并加强与任务相关的信息。相当于在RNN中引入了一种类似门控机制的方式，但在SSM的框架下更加灵活地应用于模型中。

• 硬件感知算法： 为了进一步优化计算效率，Mamba模型采用了一种硬件感知算法，充分利用GPU的内存层次结构来提高计算速度和降低内存需求。这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势，使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。

• 模型架构优化： Mamba模型简化了传统SSM架构，通过合并H3和MLP块，形成了一个均匀堆叠的结构。这一优化不仅简化了模型的结构，还提高了模型的灵活性和效率。

通过结合RNN和CNN的优点，并引入选择性机制和硬件感知算法，Mamba模型成功地解决了传统Transformer模型在处理长序列数据时的计算效率问题。

在各种序列数据处理任务中，包括语言、音频和基因组学数据等领域，Mamba模型展现了出色的性能和高效的计算能力。其对长序列数据的处理能力以及在各种任务中的性能表现，使其成为当前序列建模领域的一种重要解决方案。

悬着的心终于死了：

被尊为Transformer挑战者的Mamba，已正式被ICLR拒绝。

得分为8/8/6/3的Mamba论文被拒，其主要原因是ICLR 2024的审稿人认为该篇文章还存在重大的缺陷，在实验评估方法上面存在一定的争议。

虽说被拒，但Mamba确实一种新型的选择性状态空间模型方法，在语言建模方面可以媲美Transformer，并且目前已经有了很多结合Mamba的研究成果。

对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！

但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！

还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。

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