在过去的七年里，Transformer一直在语言建模领域占据着主导地位。然而，现在有一个新兴的神经网络架构Mamba，正在挑战Transformer的霸主地位。虽然目前Mamba仅在规模较小的模型上进行了测试（参数量达到数十亿），但其结果已经展现出巨大的潜力。此外，与Transformer相比，Mamba所需的计算量更少。对于n个单词的输入序列，Mamba仅需O(nlog(n))的计算量，而Transformer则需要O(n^2)的计算量。因此，基于Mamba的语言模型应该能够处理~~~~更大的上下文信息量。

什么是Mamba？

Mamba通常被认为是状态空间模型（State-Space Model）的一种扩展。状态空间模型是一种序列模型，近年来逐渐受到关注。然而，状态空间模型背后的理论相当复杂，涉及到一些高级数学。幸运的是，Mamba也可以被理解为递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNNs）的扩展，而RNNs相对来说更容易理解。因此，我们将通过RNN的路径来理解Mamba。

递归神经网络概述

递归神经网络是一种处理序列数据的神经网络。给定一个输入向量序列，一个卷积层会对连续的向量组应用神经网络。关键在于神经网络每次只处理少量向量，这使得模型易于训练。然而，卷积神经网络（CNNs）的一个缺点是，远处向量的信息不能被立即组合起来，这使得它们难以理解输