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模型通过学习这些 token 的上下文关系以及如何组合它们来表示原始文本或预测下一个 token。

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一项ICLR拒稿结果让AI研究者集体破防，纷纷刷起小丑符号。争议论文为Transformer架构挑战者Mamba，开创了大模型的一个新流派。发布两个月不到，后续研究MoE版本、多模态版本等都已跟上。

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去年年底因颠覆Transformer一战成名的Mamba架构论文，竟然在ICLR 2024同行评审中被打出3分的低分，因而可能被拒收？这桩疑案今早一被曝出，立刻引发轩然大波，连LeCun都跳出来喊冤。

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状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。

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Transformer 在大模型领域的地位可谓是难以撼动。不过，这个AI 大模型的主流架构在模型规模的扩展和需要处理的序列变长后，局限性也愈发凸显了。Mamba的出现，正在强力改变着这一切。它优秀的性能立刻引爆了AI圈。

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替代注意力机制，SSM 真的大有可为？

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现在ChatGPT等大模型一大痛点：处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。

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屹立不倒的 Transformer 迎来了一个强劲竞争者。在别的领域，如果你想形容一个东西非常重要，你可能将其形容为「撑起了某领域的半壁江山」。但在 AI 大模型领域，Transformer 架构不能这么形容，因为它几乎撑起了「整个江山」。