IBM Bamba：挑战Transformer的二次瓶颈

大型语言模型的Transformer架构因其自注意力机制而闻名，但长对话会造成二次计算瓶颈，导致速度慢。IBM研发的Bamba模型，通过结合状态空间模型（SSM）和Transformer，有效解决了这个问题。Bamba利用SSM的优势，减少了内存需求，速度提升至少一倍，同时保持了与Transformer相当的准确性。该模型已开源，未来有望处理百万级别token的对话，并进一步提升速度。