⚡️ Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers.

Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами.

Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени.

📘 Краткие эускурс:
- Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention.
- Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU.
- Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию.

Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной.

🧠 Что изменилось под капотом:

- Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки).

- Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU.

⚙️ Что это даёт на практике:
- Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды.

- Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи.

- Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака.

Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers.

Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств.

🟢 Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj

@ai_machinelearning_big_data


#ssm #mamba3 #llm,#architecture #ai

🌟 Mamba3

Mamba2 делала ставку на быстрое обучение. Ради этого механизм рекуррентных обновлений упрощали: матрицу переходов состояний свели к скаляру, умноженному на единичную матрицу.

Обучение ускорилось, но при декодировании GPU большую часть времени не считает, а гоняет данные между уровнями памяти. Архитектура оказалась с нюансом - вычислительные ядра простаивают.

С тех пор ландшафт изменился. RL с верифицируемыми наградами для кода и математики, агентные пайплайны - все это генерирует прорву токенов на инференсе. Команда Mamba3 задалась вопросом: как выглядела бы SSM-архитектура, если сделать ее с приоритетом на инференс, а не на обучение?

Так родились 3 главных изменения в ядре Mamba.

🟡Новая схема дискретизации.

SSM в базе - это обыкновенное дифференциальное уравнение, которое нужно перевести в дискретную рекуррентную формулу. Mamba1 и Mamba2 использовали комбинацию двух методов (ZOH и Эйлера), подобранную эмпирически.

В Mamba3 реализовали экспоненциально-трапецеидальный метод: вместо одной точки для аппроксимации интеграла берутся обе границы интервала с обучаемым коэффициентом смешивания. В результате рекуррентная формула неявно применяет свёртку к входу скрытого состояния, что делает динамику выразительнее без дополнительных компонентов.

🟡 Комплекснозначная SSM.

Ранние модели семейства S4 работали с комплексными числами, но Mamba1 от них отказалась. Из-за этого модель не справляется даже с простейшими задачами отслеживания состояний (например, определением четности последовательности).

Решение нашли во вращении в двумерном пространстве: вместо комплексных вычислений авторы разложили переход на масштабирование и поворот, а затем применили фишку из RoPE - встроили вращения в матрицы через кумулятивную сумму углов.

Переписывать ядра для поддержки комплексной арифметики не пришлось. Модель решает задачи на чётность и другие бенчмарки, недоступные предыдущим версиям.

🟡 Переход от SISO к MIMO.

В стандартной SSM каждый хэд содержит набор независимых систем (один вход - один выход). При декодировании арифметическая интенсивность составляет около 2,5 операций на байт при пороге вычислительной загруженности на H100 в районе 300.

Mamba3 расширяет матрицы, превращая внешние произведения в матричные умножения. Арифметическая интенсивность растет пропорционально. При этом размер скрытого состояния не увеличивается, а значит, латентность декодирования почти не меняется. Обучение, конечно, дорожает, но это сознательный компромисс.

Еще из архитектуры убрали короткую каузальную свёртку, присутствовавшую с первой Mamba - новая рекуррентная формула и смещения выполняют ту же функцию.

Добавили нормализацию BCNorm по аналогии с QKNorm в трансформерах, перешли на чередование SSM- и MLP-слоев.

Ядра написаны на Triton (prefill SISO), TileLang (prefill MIMO) и CuTe DSL (decode).

🟡Тесты

Mamba-3 SISO при 1,5B параметров показывает лучшую суммарную латентность prefill + decode на всех длинах последовательностей по сравнению с Mamba2, Gated DeltaNet и Llama-3.2-1B под vLLM на одном H100.

MIMO-вариант сопоставим по скорости с Mamba2, но заметно точнее. При анализе Парето-фронта Mamba-3 показывает тот же уровень качества при вдвое меньшем состоянии.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Mamba3 #TogetherAI