Jamba-1.5 混合架构：MoE 与 SSM 的结合在处理 256K 超长上下文中的吞吐量优势 大家好，今天我们来深入探讨 Jamba-1.5 这一引人注目的模型架构，它巧妙地融合了 Mixture-of-Experts (MoE) 和 State Space Models (SSM) 的优势，尤其是在处理 256K 超长上下文时所展现出的卓越吞吐量。 本次讲座将从以下几个方面展开： 背景知识：MoE 和 SSM 的基本原理 Jamba-1.5 架构详解：MoE 与 SSM 的融合方式 256K 超长上下文处理：Jamba-1.5 的优势分析 吞吐量提升：实验数据与性能对比 代码示例：关键组件的实现与优化 未来展望：Jamba-1.5 的潜在应用与发展方向 1. 背景知识：MoE 和 SSM 的基本原理 在深入了解 Jamba-1.5 之前，我们首先需要掌握 MoE 和 SSM 这两个关键组件的基础知识。 1.1 Mixture-of-Experts (MoE) MoE 是一种模型并行化技术，其核心思想是将一个大型模型分解成多个“专家”模型，每个专家模型负责处理一部分输入数据。一个 …
Jamba模型解析：混合Mamba与Transformer层实现超长上下文与高吞吐量的架构权衡
Jamba 模型解析：混合 Mamba 与 Transformer 层实现超长上下文与高吞吐量的架构权衡 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个最近备受瞩目的模型架构：Jamba。Jamba 模型巧妙地融合了 Mamba 和 Transformer 的优点，旨在解决大型语言模型 (LLM) 在处理超长上下文时面临的挑战，同时兼顾高吞吐量。我们将从架构设计、关键技术细节、性能优势等方面进行详细分析。 1. 背景与动机 在 LLM 领域，上下文长度是一个至关重要的指标。更长的上下文能够让模型更好地理解输入，从而生成更连贯、更相关的输出。然而，传统的 Transformer 模型在处理长上下文时面临着计算复杂度高、内存消耗大等问题，这限制了它们的应用场景。 Transformer 模型的核心是自注意力机制，其计算复杂度与序列长度呈平方关系 (O(n^2))。这意味着当序列长度翻倍时，计算量将增加四倍。这对于处理超长上下文（例如，超过 100,000 个 token）来说是不可接受的。 另一方面，Mamba 模型作为一种新型序列模型，采用了选择性状态空间模型 (Selective State …