最大的曼巴 LLM 实验刚刚发布

摘要

这段文字主要介绍了两种新的语言模型：Mamba和Jamba，并分析了它们相对于传统的Transformer模型的优势。

Mamba 旨在解决Transformer模型的两个主要缺陷：

1. 内存占用大: Transformer模型的内存使用量随着上下文长度的增加而线性增长，导致长上下文窗口或并行批次处理需要大量VRAM和计算资源，进而增加运行成本。
2. 推理速度慢: 随着上下文长度的增加，Transformer模型的注意力机制会导致推理速度下降。

Mamba Former 结合了Mamba和Transformer，试图解决Mamba的不足，并展现出潜力。

Jamba 是第一个基于Mamba的生产级模型，它被开源并发布，旨在解决Transformer的两个缺陷。它具有与其他流行的开源模型相似的规模，可以更直观地展示Mamba的实际性能。

此外，文章还推荐了HubSpot提供的一份免费指南，它可以帮助用户提高使用AI聊天机器人的效率，包括提示流程图、指令模板、内容优化清单等资源。

总而言之，Mamba和Jamba是两种很有潜力的语言模型，它们在解决Transformer模型的缺陷方面展现出优势，并有望在未来得到更广泛的应用。

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