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EPISODE · Jun 5, 2026 · 23 MIN

【第614期】从Attention到Mamba:跨架构蒸馏方案

from Seventy3

Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。如果你想要解读自己的论文,获得更多曝光度。请联系小助手微信:seventy3_podcast 加群。合作邮箱:zhiwudazhanjiangshi#gmail.com今天的主题是:Attention to Mamba: A Recipe for Cross-Architecture DistillationSummary状态空间模型(State Space Models, SSMs),例如 Mamba,由于相比基于注意力机制(Attention-based)的模型在生成阶段具有更低的内存消耗和更高的吞吐效率,近年来成为 Transformer 的一种流行替代方案。另一方面,社区已经积累了大量关于 Transformer 训练的经验,并且有许多预训练 Transformer 模型可以直接使用。为了在利用这些预训练资源的同时促进 SSM 的采用,我们希望找到一种有效的配方(recipe),将基于 Attention 的模型蒸馏到类似 Mamba 的架构中。然而,先前关于跨架构蒸馏(cross-architecture distillation)的研究表明,从 Transformer 到 Mamba 的朴素蒸馏方法无法很好地保留教师模型的性能,这一问题通常需要通过结合 Attention 与 SSM 模块的混合架构来缓解。我们工作的核心观点是:如果能够为 Mamba 提供一种合理的初始化方式,就可以恢复一种更优的跨架构蒸馏方案。为此,我们提出一种原则性的两阶段方法:第一阶段将传统 Transformer 的知识蒸馏到一种“线性化注意力(linearized Attention)”版本中,并通过核技巧(kernel trick)的改造实现该过程。第二阶段再将该线性化注意力模型进一步蒸馏到一个经过适配的 Mamba 模型中,该模型完全不使用 Attention 模块。总体而言,该蒸馏得到的 Mamba 模型能够在下游任务中保持原始 Pythia-1B Transformer 的性能,其困惑度(perplexity)为 14.11,接近教师模型的 13.86。为了验证该方法的有效性,我们在 1B 规模模型与 10B tokens 的设置下进行了系统性实验,包括:不同序列混合器架构的消融研究模型规模与蒸馏 token 数量的缩放分析两阶段 token 分配比例的敏感性分析原文链接:https://arxiv.org/abs/2604.14191前往小宇宙评论区与主播互动

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