Het kwadratische geheugenknelpunt overwinnen
De aandacht van de Standard Transformer schaalt kwadratisch ($O(N^2)$) met de contextlengte. Selectieve State Space Models (SSM's), geïllustreerd door Mamba-2 en State Space Duality (SSD), bieden lineaire schaling ($O(N)$) voor ultralange contextinferentie.
1. Formulering van State Space Duality (SSD).
Mamba-2 verenigt modellen voor continue toestandsruimte met gestructureerde matrixvermenigvuldigingen, waardoor een snelle GPU-tensor-core-uitvoering mogelijk is, identiek aan FlashAttention, terwijl de continue toestandscompressie behouden blijft.
2. Constante geheugeninferentie
Terwijl Transformers enorme Key-Value (KV) cache-footprints verzamelen tijdens het genereren van tokens, behouden SSM's een vaste verborgen statusgrootte, ongeacht de generatiestap, waardoor de geheugenoverhead tijdens chats met meerdere beurten drastisch wordt verminderd.
3. Hybride SSM-aandachtsarchitecturen
Productiemodellen combineren steeds vaker 80% SSM-lagen met 20% standaard aandachtslagen, waardoor globale associatieve herinnering wordt vastgelegd terwijl de lineaire doorvoer bij query's op documentschaal behouden blijft.