非Transformer架构站起来了！首个纯无注意力大模型，超越开源巨头Llama 3.1

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非Transformer架构站起来了！首个纯无注意力大模型，超越开源巨头Llama 3.1

2024-08-14

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Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战。

Mamba 架构模型这次终于要「站」起来了？自 2025 年 12 月首次推出以来，Mamb

a 便成为了 Transformer 的强有力竞争对手。

此后，采用 Mamba 架构的模型不断出现，比如 Mistral 发布的首个基于 Mamba 架构的开源大模型 Codestral 7B。

今天，阿布扎比技术创新研究所（TII）发布了一个新的开源 Mamba 模型 ——Falcon Mamba 7B。

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先来总结一波 Falcon Mamba 7B 的亮点：无需增加内存存储，就可以处理任意长度的序列，并且能够在单个 24GB A10 GPU 上运行。

目前可以在 Hugging Face 上查看并使用 Falcon Mamba 7B，这个仅用因果解码器的模型采用了新颖的 Mamba 状态空间语言模型（State Space Language Model, SSLM）架构来处理各种文本生成任务。

从结果来看，Falcon Mamba 7B 在一些基准上超越同尺寸级别的领先模型，包括 Meta 的 Llama 3 8B、Llama 3.1 8B 和 Mistral 7B。

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Falcon Mamba 7B 分为四个变体模型，分别是基础版本、指令微调版本、4bit 版本和指令微调 4bit 版本。

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作为一个开源模型， Falcon Mamba 7B 采用了基于 Apache 2.0 的许可证「Falcon License 2.0」，支持研究和应用目的。

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Hugging Face 地址：https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b

Falcon Mamba 7B 也成为了继 Falcon 180B、Falcon 40B 和 Falcon 2 之后，TII 开源的第四个模型，并且是首个 Mamba SSLM 架构模型。

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首个通用的大型纯 Mamba 模型

一直以来，基于 Transformer 的模型一直占据着生成式 AI 的统治地位，然而，研究人员注意到，Transformer 架构在处理较长的文本信息时可能会遇到困难。

本质上，Transformer 中的注意力机制通过将每个单词（或 token）与文本中的每个单词进行比较来理解上下文，它需要更多的计算能力和内存需求来处理不断增长的上下文窗口。

但是如果不相应地扩展计算资源，模型推理速度就会变慢，超过一定长度的文本就没法处理了。为了克服这些障碍，状态空间语言模型 (SSLM) 架构应运而生，该架构通过在处理单词时不断更新状态来工作，已成为一种有前途的替代方案，包括 TII 在内的很多机构都在部署这种架构。

Falcon Mamba 7B 采用了卡内基梅隆大学和普林斯顿大学研究人员最初在 2025 年 12 月的一篇论文中提出的 Mamba SSM 架构。

该架构使用一种选择机制，允许模型根据输入动态调整其参数。这样，模型可以关注或忽略特定输入，类似于注意力机制在 Transformer 中的工作方式，同时提供处理长文本序列（例如整本书）的能力，而无需额外的内存或计算资源。

TII 指出，该方法使模型适用于企业级机器翻译、文本摘要、计算机视觉和音频处理任务以及估计和预测等任务。

训练数据

Falcon Mamba 7B 训练数据高达 5500GT ，主要由 RefinedWeb 数据集组成，并添加了来自公共源的高质量技术数据、代码数据和数学数据。所有数据通过 Falcon-7B/11B 标记器进行 tokenized 操作。

与其他 Falcon 系列模型类似，Falcon Mamba 7B 采用多阶段训练策略进行训练，上下文长度从 2048 增加到了 8192。此外，受到课程学习概念的启发，TII 在整个训练阶段精心选择了混合数据，充分考虑了数据的多样性和复杂性。

在最后的训练阶段，TII 使用了一小部分高质量精选数据（即来自 Fineweb-edu 的样本），以进一步提升性能。

训练过程、超参数

Falcon Mamba 7B 的大部分训练是在 256 个 H100 80GB GPU 上完成的，采用了 3D 并行（TP=1、PP=1、DP=256）与 ZeRO 相结合的策略。下图为模型超参数细节，包括精度、优化器、最大学习率、权重衰减和 batch 大小。

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具体而言，Falcon Mamba 7B 经过了 AdamW 优化器、WSD（预热 - 稳定 - 衰减）学习率计划的训练，并且在前 50 GT 的训练过程中，batch 大小从 b_min=128 增加到了 b_max=2048。

在稳定阶段，TII 使用了最大学习率 η_max=6.4×10^−4，然后使用超过 500GT 的指数计划将其衰减到最小值非Transformer架构站起来了！首个纯无注意力大模型，超越开源巨头Llama 3.1

。同时，TII 在加速阶段采用了 BatchScaling 以重新调整学习率 η，使得 Adam 噪声温度非Transformer架构站起来了！首个纯无注意力大模型，超越开源巨头Llama 3.1

保持恒定。

整个模型训练花费了大约两个月时间。

模型评估

为了了解 Falcon Mamba 7B 与同尺寸级别领先的 Transformer 模型相比如何，该研究进行了一项测试，以确定使用单个 24GB A10GPU 时模型可以处理的最大上下文长度。

结果显示，Falcon Mamba 能够比当前的 Transformer 模型适应更大的序列，同时理论上能够适应无限的上下文长度。

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接下来，研究者使用批处理大小为 1 ，硬件采用 H100 GPU 的设置中测量模型生成吞吐量。结果如下图所示，Falcon Mamba 以恒定的吞吐量生成所有 token，并且 CUDA 峰值内存没有任何增加。对于 Transformer 模型，峰值内存会增加，生成速度会随着生成的 token 数量的增加而减慢。

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即使在标准的行业基准测试中，新模型的性能也优于或接近于流行的 transformer 模型以及纯状态空间模型和混合状态空间模型。

例如，在 Arc、TruthfulQA 和 GSM8K 基准测试中，Falcon Mamba 7B 的得分分别为 62.03%，53.42% 和 52.54%，超过了 Llama 3 8 B, Llama 3.1 8B, Gemma 7B 和 Mistral 7B。然而，在 MMLU 和 Hellaswag 基准测试中，Falcon Mamba 7B 远远落后于这些模型。

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