01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
状態空間モデルは、入力を受けて変化する潜在状態を表し、その状態から出力を求める仕組みです。深層学習では、状態更新に関わるパラメータを訓練データから学習し、言語などの系列処理に利用できます。Mambaは状態空間モデルを基盤とするニューラルネットワークアーキテクチャです。選択的状態空間モデルは、Transformerにおける系列長に対する二次の計算量や、推論時のキーバリューキャッシュによる大きなメモリ要件への対応策として研究されています。一方、NVIDIAの比較実験では、純粋な状態空間モデルベースのモデルは、多くの課題でTransformerと同等以上だったものの、強い複写能力、文脈内学習、長文推論を必要とする一部の課題では下回りました。Mamba-2と自己注意層を併用するハイブリッド構成もあり、IBM Granite 4.0にはMamba-2とTransformerを組み合わせたモデルが含まれます。性能や効率は構成と評価条件によって異なります。
02 / IN PRACTICE
SSM-Based Language Modelの活用例
たとえば、こんな場面で
言語処理モデルを選ぶ際に、状態空間モデルを中心とする構成と、Mamba-2とTransformerを組み合わせたハイブリッド構成を候補にし、対象タスクで性能や推論速度を比較できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
SSMベースと記載されたモデルについて、自己注意層やMoEを含むハイブリッド構成かを公式資料で確認します。速度、メモリ使用量、精度を比較するときは、モデル規模、学習データ、入力長などの評価条件もそろえて確認します。
参考資料
What Are State Space Models? | IBM （新しいタブで開きます）Granite 4.0 | IBM Granite （新しいタブで開きます）An Empirical Study of Mamba-based Language Models | Research （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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