扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
把Llama 3蒸馏到Mamba，推理速度最高可提升1.6倍！
近日，Mamba方面又搞出了有意思的研究：来自康奈尔、普林斯顿等机构的研究人员成功将Llama提炼成了Mamba模型，并且设计了新的推测解码算法，加速了模型的推理。
Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。
Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构，被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
Attention is all you need.
Mamba 虽好，但发展尚早。
Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
TII开源全球第一个通用的大型Mamba架构模型Falcon Mamba 7B，性能与Transformer架构模型相媲美，在多个基准测试上的均分超过了Llama 3.1 8B和Mistral 7B。
只是换掉Transformer架构，立马性能全方位提升，问鼎同规模开源模型！
