ReMamba: Equip Mamba with Effective Long-Sequence Modeling

本文研究了Mamba模型在理解长文本方面的效率问题。虽然Mamba模型在短文本自然语言处理任务上表现出了优越的推理效率和竞争力，但实证证据表明，与基于Transformer的模型相比，它理解长上下文的能力有限。因此，本文提出了ReMamba，它增强了Mamba模型理解长上下文的能力。ReMamba在两阶段重新前向过程中引入了选择性压缩和适应技术，几乎没有额外的推理成本开销。在LongBench和L-Eval基准测试中的实验结果表明，ReMamba的有效性得到了证明，分别比基线模型提高了3.2和1.6个点，并且达到了与同等大小的Transformer模型几乎相当的性能水平。

本论文旨在解决Mamba模型在长文本处理上的效率问题，并提出了ReMamba模型来增强其理解长文本的能力。

ReMamba模型通过在两个阶段进行选择性压缩和适应技术，实现了对长文本的有效处理。

论文使用LongBench和L-Eval数据集进行实验，证明了ReMamba模型的有效性，并且与同等大小的Transformer模型性能相当。

最近在这个领域中，也有一些研究致力于提升模型处理长文本的能力，例如《Longformer: The Long-Document Transformer》和《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》。