BlackMamba：结合了状态空间模型(SSM)和(MoE)，减少计算成本，同时保持模型的表达能力

主要观点总结

本文介绍了一篇关于BlackMamba大模型架构的研究论文。该架构结合了状态空间模型(SSM)和专家混合(MoE)的优点，旨在提高大模型的推理效率和训练效率。文章提供了关于BlackMamba的背景、方法、实验发现、结论及其局限性等方面的详细信息。

关键观点总结

关键观点1: BlackMamba架构的提出

结合了状态空间模型(SSM)和专家混合(MoE)的优点，旨在解决大模型在处理长序列和推理效率方面的问题。

关键观点2: BlackMamba架构的特点

具有线性复杂度的序列处理能力，显著减少推理成本，通过结合SSM和MoE的优势实现高效长序列处理和低计算成本推理。

关键观点3: 实验与发现

进行了广泛的实验来评估BlackMamba的性能，包括模型规模、推理延迟、训练效率等方面的实验。实验结果表明，BlackMamba在保持竞争性能的同时，显著提高了推理效率和训练效率。

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