不分割成token，直接从字节中高效学习，Mamba原来还能这样用

在定义语言模型时，常常使用基本的分词方法，将句子分为词、子词或字符。子词分词法一直以来都是最流行的选择，因为它在训练效率和处理词汇表外单词的能力之间取得了平衡。然而，一些研究指出了子词分词法的问题，例如对于错别字、拼写和大小写变化以及形态变化的处理缺乏稳健性。因此，在语言模型的设计中需要仔细考虑这些问题，以提高模型的准确性和鲁棒性。

因此，一些研究人员选择了一种使用字节序列的方法，即通过原始数据到预测结果的端到端映射，而不进行任何分词。与子词模型相比，基于字节级的语言模型更容易泛化到不同的写作形式和形态变化。然而，将文本建模为字节意味着生成的序列要比对应的子词更长。为了提高效率，需要通过改进架构来实现。

自回归Transformer在语言建模中占据主导地位，但是其效率问题尤为突出。它的计算成本随着序列长度的增加呈二次方增长，导致其对于长序列的扩展能力较差。为了解决这个问题，研究人员对Transformer的内部表示进行了压缩，以便处理长序列。其中一种方法是开发了长度感知建模方法，该方法在中间层内合并token组，从而减少了计算成本。最近，Yu等人提出了一种名为MegaByte Transformer的方法。它使用固定大小的字节片段来模拟压缩形式作为子词，从而降低了计算成本。然而，目前这可能还不是最佳的解决方案，还有待进一步的研究和改进。

在一项最新的研究中，康奈尔大学的学者们介绍了一种名为MambaByte的高效且简单的字节级语言模型。该模型是通过对最近推出的Mamba架构进行直接改进而得到的。Mamba架构是建立在状态空间模型（SSM）方法的基础上的，而MambaByte则引入了更有效的选择机制，使其在处理文本等离散数据时表现更加出色，并且还提供了高效的GPU实现。研究人员对使用未经修改的Mamba进行了简单观察，发现它能够缓解语言建模中的主要计算瓶颈，从而消除了修补补丁(patch)的需求，并能够充分利用可用的计算资源。

• 论文标题：MambaByte: Token-free Selective State Space Model
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.13660.pdf

在实验中，他们对MambaByte与Transformers、SSM和MegaByte（patching）架构进行了比较。这些架构在固定参数和计算设置下，并在多个长篇文本数据集上进行了评估。图1总结了他们的主要发现。

与字节级 Transformers 相比，MambaByte 提供了更快速且高性能的解决方案，同时计算效率也得到了明显的提升。研究人员还对无 token 语言模型与当前最先进的子词模型进行了比较，并发现 MambaByte 在这方面具有竞争力，而且能够处理更长的序列。这项研究结果表明，MambaByte 可以成为现有依赖分词器的有力替代品，有望推动端到端学习的进一步发展。

背景：选择性状态空间序列模型

SSM使用一阶微分方程对隐藏状态的时间演变进行建模。线性时不变的SSM在多种深度学习任务中表现出良好的效果。然而，最近Mamba的作者Gu和Dao认为这些方法的恒定动态缺乏隐藏状态中依赖输入的上下文选择，而这对于语言建模等任务可能是必需的。因此，他们提出了Mamba方法，该方法通过将给定输入x(t) ∈ R、隐藏状态h(t) ∈ R^n和输出y(t) ∈ R在时间t的时变连续状态动态定义为：

其参数为对角时不变系统矩阵 A∈R^(n×n)，以及随时间变化的输入和输出矩阵 B (t)∈R^(n×1) 和 C (t)∈R^(1×n)。

要对字节等离散时间序列建模，必须通过离散化来逼近 (1) 中的连续时间动态。这就产生了离散时间隐态 recurrence，每个时间步都有新矩阵 A、B 和 C，即

请注意，(2) 类似于循环神经网络的线性版本，可以在语言模型生成过程中以这种循环形式应用。离散化要求每个输入位置都有一个时间步，即 ∆[k]，对应于  的 x [k] = x (t_k)。然后就可以根据 ∆[k] 计算出离散时间矩阵 A、B 和 C。图 2 展示了 Mamba 如何为离散序列建模。

在 Mamba 中，SSM 项是输入选择性的，即 B、C 和 ∆ 被定义为输入 x [k]∈R^d 的函数：

其中 W_B ∈ R^(n×d)（C 的定义类似），W_∆ ∈ R^(d×r) 和 W_R ∈ R^(r×d)（对于某个 r ≪d）是可学习的权重，而 softplus 则确保正向性。请注意，对于每个输入维度 d，SSM 参数 A、B 和 C 都是相同的，但时间步数 ∆ 是不同的；这导致每个时间步数 k 的隐藏状态大小为 n × d。

Mamba 将这个 SSM 层嵌入到一个完整的神经网络语言模型中。具体来说，该模型采用了一系列门控层，其灵感来源于之前的门控 SSM。图 3 显示了将 SSM 层与门控神经网络相结合的 Mamba 架构。

线性 recurrence 的并行扫描。在训练时，作者可以访问整个序列 x，从而更高效地计算线性 recurrence。Smith et al. [2023] 的研究证明，使用工作效率高的并行扫描可以高效计算线性 SSM 中的顺序 recurrence。对于 Mamba，作者首先将 recurrence 映射到 L 个元组序列，其中 e_k =，然后定义一个关联算子  使得  。最后，他们应用并行扫描计算序列  。一般来说，这需要  时间，使用 L/2 个处理器，其中 是矩阵乘法的成本。注意，A 是一个对角矩阵，线性 recurrence 可在  时间和 O (nL) 空间内并行计算。使用对角矩阵进行并行扫描的运行效率也很高，只需 O (nL) FLOPs。

实验结果

表 2 显示了每个数据集的每字节比特数（BPB）。在本实验中，MegaByte758M+262M 和 MambaByte 模型使用相同的每字节 FLOP 数（见表 1）。作者发现，在所有数据集上，MambaByte 的性能始终优于 MegaByte。此外，作者注意到，由于资金限制，他们无法对 MambaByte 进行完整的 80B 字节训练，但 MambaByte 在计算量和训练数据减少 63% 的情况下仍优于 MegaByte。此外，MambaByte-353M 还优于字节级 Transformer 和 PerceiverAR。

在如此少的训练步骤中，MambaByte 为什么比一个大得多的模型表现得更好？图 1 通过观察参数数量相同的模型进一步探讨了这种关系。图中显示，对于参数大小相同的 MegaByte 模型，输入 patching 较少的模型表现更好，但在计算归一化后，它们的表现类似。事实上，全长的 Transformer 虽然在绝对意义上速度较慢，但在计算归一化后，其性能也与 MegaByte 相似。相比之下，改用 Mamba 架构可以显著提高计算使用率和模型性能。

根据这些发现，表 3 比较了这些模型在 PG19 数据集上的较大版本。在这个实验中，作者将 MambaByte-972M 与 MegaByte-1.3B+350M 和其他字节级模型以及几个 SOTA 子词模型进行了比较。他们发现，MambaByte-972M 即使只训练了 150B 字节，其性能也优于所有字节级模型，并与子词模型相比具有竞争力。

文本生成。Transformer 模型中的自回归推理需要缓存整个上下文，这会大大影响生成速度。MambaByte 不存在这一瓶颈，因为它每层只保留一个随时间变化的隐藏状态，因此每生成一步的时间是恒定的。表 4 比较了 MambaByte-972M 和 MambaByte-1.6B 与 MegaByte-1.3B+350M 在 A100 80GB PCIe GPU 上的文本生成速度。虽然 MegaByte 通过 patching 大大降低了生成成本，但他们观察到 MambaByte 由于使用了循环生成，在参数相似设置下速度达到了前者的 2.6 倍。