English(EN) State-space models and Mamba: a fixed-size state instead of attention's quadratic wall — constant memory, linear time

Mamba的状态空间模型为LLM提供线性时间和恒定内存

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-24 19:37

状态空间模型（SSM），特别是Mamba架构，为大型语言模型提供了比Attention机制更高效的替代方案。与Attention在输入长度上具有二次方时间和内存成本不同，SSM使用固定大小的状态，该状态逐个token更新，从而实现线性和恒定内存复杂度。这种效率使得SSM能够处理显著更长的上下文。Mamba通过引入选择性门控来增强传统SSM，使模型能够根据输入token动态调整其状态，从而选择性地记忆或遗忘信息。 AI

影响 Mamba的架构为更高效的LLM提供了途径，使其能够处理更长的上下文，从而可能降低计算成本并实现新的应用。

排序理由解释了一种新颖的架构（Mamba）及其在LLM中相对于现有方法（Attention）的技术优势。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Devanshu Biswas · 2026-07-24 19:37

State-space models and Mamba: a fixed-size state instead of attention's quadratic wall — constant memory, linear time

<p>Attention is brilliant at recall because it lets every new token look back at <em>all</em> the tokens before it. That's also its curse: every step re-reads the whole history, so the running cost climbs like the square of the length and the memory (the KV cache) grows with it. …

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State-space models and Mamba: a fixed-size state instead of attention's quadratic wall — constant memory, linear time

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