mamba中的ssm是计算attention的方式么？

Mamba 中的 SSM（状态空间模型）不是传统意义上的计算 attention 的方式，但它与 attention 机制有密切联系和相似性，相关内容如下：

与 attention 机制的联系

• 公式相似性 ：有研究指出 Mamba 的 SSM 操作与线性 attention 存在深刻联系，从公式和示意图来看，Mamba 中的 C 类似于线性 attention 中的 Q，B 类似于 K^T，x 类似于 V，h 类似于 S，因此 Mamba 可以被认为是一种特殊的线性 attention。
• 功能相似性 ：与 Transformer 中的 attention 机制一样，Mamba 中的 SSM 也用于捕捉序列中的依赖关系，通过对输入序列进行建模来更新状态，从而实现对序列信息的有效处理和传递，以关注输入序列中重要的部分。

与传统 attention 的区别

• 计算复杂度 ：传统attention 机制的计算复杂度是 O(n²)，而 Mamba 中的 SSM 将计算复杂度降低到了 O(n)，在处理长序列时更加高效，适合处理像视频数据中全局关系建模这样的广泛序列。
• 参数生成方式 ：Mamba 的 SSM 会根据输入 token 动态生成参数（Δ、A、B、C），实现参数对上下文的自适应调整，而传统 attention 机制的参数通常是固定的。
• 信息交互方式 ：Mamba 中的 SSM 通过可学习门控机制动态决定信息传递路径，在保持线性计算复杂度的同时，达到与标准 Attention 相当的长程依赖建模能力，其信息交互方式更加灵活和高效。

自身的特点和优势

• 动态参数机制 ：根据输入 token 动态生成 SSM 参数，实现参数对上下文的自适应调整，例如在语言建模任务中，该设计使困惑度降低 15.8%。
• 硬件感知设计 ：采用并行扫描算法将递归计算转换为可并行操作，配合 CUDA 流式处理，在 NVIDIA A100 显卡上实现比传统 RNN 快 23 倍的推理速度。
• 选择性注意力 ：通过可学习门控机制动态决定信息传递路径，在保持线性计算复杂度的同时，达到与标准 Attention 相当的长程依赖建模能力。