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近年来，人工智能行业正越来越多地转向具有更长上下文窗口的生成式AI模型。然而，拥有大上下文窗口的模型往往需要消耗大量计算资源。但是，AI21 Labs的产品负责人Or Dagan声称，情况并非必然如此——而且他的公司发布的一款新型生成模型就是最好的证明。

所谓的上下文窗口，是指模型在生成输出（更多文本）之前所考虑的输入数据（例如文本）。小上下文窗口的模型倾向于忘记即便是非常近期的对话内容，而大上下文窗口的模型则避免了这一缺陷——而且，作为额外的好处，它们更好地掌握了输入数据的流动。

AI21 Labs推出的Jamba，这款全新的文本生成及分析模型，能够执行许多像OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini等模型所能完成的任务。Jamba经过了公共及专有数据的混合训练，能够用英语、法语、西班牙语和葡萄牙语编写文本。

Jamba能够在单个GPU上处理高达140,000个标记，而这样的GPU至少需要有80GB的内存（例如高端的Nvidia A100）。这相当于大约105,000个单词，或者210页——一个相当大的小说。

相比之下，Meta的Llama 2拥有32,000标记的上下文窗口——按照今天的标准来看，这属于较小范围——但只需要一个约12GB内存的GPU就能运行。（上下文窗口通常以标记计量，标记是原始文本和其他数据的片段。）

乍一看，Jamba并不引人注目。市面上有大量免费可下载的生成式AI模型，从Databricks最近发布的DBRX到上文提到的Llama 2。

但Jamba独特之处在于其内部结构。它结合了两种模型架构：变压器（transformers）和状态空间模型（SSMs）。

变压器是执行复杂推理任务的首选架构，为像GPT-4和Google的Gemini等模型提供动力。它们有几个独特的特点，但变压器的定义特征远远是它们的“注意力机制”。对于每一条输入数据（例如一个句子），变压器评估每个其他输入（其他句子）的相关性，并从中汲取信息以生成输出（一个新句子）。

另一方面，SSMs结合了旧型AI模型的几个特性，如循环神经网络和卷积神经网络，创建了一种能够处理长序列数据的更具计算效率的架构。

当然，SSMs也有其局限性。但是，一些早期版本，包括普林斯顿和卡内基梅隆研究人员开源的模型Mamba，能够处理比它们的变压器基础对等物更大的输入，同时在语言生成任务上超越它们。

事实上，Jamba就是使用Mamba作为核心模型的一部分——Dagan声称，与同等大小的基于变压器的模型相比，它在处理长上下文方面的吞吐量提高了三倍。

“虽然SSM模型有一些初步的学术示例，但这是第一个商业级别、生产规模的模型，”Dagan在接受TechCrunch采访时说道。“这种架构，除了对社区进一步研究具有创新性和趣味性外，还为效率和吞吐量的提高打开了大门。”

现在，虽然Jamba已经以Apache 2.0许可发布，这是一种相对使用限制较少的开源许可，但Dagan强调这是一次研究发布，不意味着用于商业用途。该模型没有防止生成有害文本的安全措施，也没有解决潜在偏见的措施；一个经过微调、表面上“更安全”的版本将在未来几周内提供。

但Dagan坚称，即使在这个早期阶段，Jamba展示了SSM架构的潜力。

“这个模型的附加价值，既因为其大小，也因为其创新的架构，是它可以轻松适配到单个GPU上，”他说。“我们相信，随着Mamba获得更多调整，性能将进一步提高。”

Introducing Jamba: AI21's Groundbreaking SSM-Transformer Model