论文浅读之Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces这篇论文提出了一种新型的"选择性状态空间模型"(Selective State Space Model, S6)来解决之前结构化状态空间模型(SSM)在离散且信息密集的数据(如文本)上效果较差的问题。 Mamba 在语言处理、基因组学和音频分析等领域的应用中表现出色。其创新的模型采用了线性时间序列建模架构,结合了选择性状态空间,能够在语言、音频和基因组学等不同模式中提供卓越的性能。这种突破性的模型标志着机器学习方法的重大转变,显著提升了效率和性能。Mamba 的主要优势之一是能够解决传统 Transfor