Jamba是什么
Jamba是由AI21 Labs推出的首个基于Mamba架构的生产级别的大语言模型，目前大部分的大模型（如GPT、Gemini 和 Llama）都是基于 Transformer 结构。而 Jamba 结合了 Mamba 结构化状态空间模型（SSM）和 传统Transformer 架构，兼具了高质量输出、高吞吐量和低内存占用的优点。该混合结构的模型提供了256K的上下文窗口，显著提升了处理长文本时的吞吐量和效率。
Jamba 以开放权重的形式发布，遵循Apache 2.0开源许可，鼓励社区进行进一步的研究和优化。目前，Jamba 目前作为研究模型发布，没有必要的商业用途保障。AI21 Labs 计划在未来几周内发布一个经过微调、更安全的版本。
Jamba的官网入口
- 官方项目主页：https://www.ai21.com/jamba
- 官方博客介绍：https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba
- Hugging Face地址：https://huggingface.co/ai21labs/Jamba-v0.1
Jamba的主要特性
- SSM-Transformer混合架构：Jamba是首个采用Mamba SSM（结构化状态空间模型）与Transformer架构相结合的生产级模型，这种创新的混合架构旨在提升模型的性能和效率。
- 大容量上下文窗口：Jamba提供了256K的上下文窗口，这使得模型能够处理更长的文本序列，适用于更复杂的自然语言处理任务。
- 高吞吐量：相比于同等规模的Mixtral 8x7B模型，Jamba在处理长上下文时实现了3倍的吞吐量提升，可以更高效地处理大量数据。
- 单GPU大容量处理：Jamba能够在单个GPU上处理高达140K的上下文，显著提高了模型的可访问性和部署的灵活性。
- 开放权重许可：Jamba的权重以Apache 2.0许可发布，为研究者和开发者提供了自由使用、修改和优化模型的权限，促进了技术的共享和创新。
- NVIDIA API集成：Jamba将作为NVIDIA NIM推理微服务在NVIDIA API目录中提供，使得企业开发者可以利用NVIDIA AI Enterprise软件平台轻松部署Jamba模型。
- 优化的MoE层：Jamba利用混合结构中的MoE（混合专家）层，在推理时只激活部分参数，提高了模型的运行效率和性能。
Jamba的技术架构
Jamba 架构采用块和层方法，使 Jamba 能够成功集成 Mamba SSM 和 Transformer两种架构。每个 Jamba 块包含一个注意力层或一个 Mamba 层，后跟一个多层感知器 (MLP)，从而产生每八层中一个 Transformer 层的总体比例。
此外，Jamba 利用 MoE 来增加模型参数的总数，同时简化推理中使用的活动参数的数量，从而在计算需求没有相应增加的情况下获得更高的模型容量。为了最大限度地提高单个 80GB GPU 上的模型质量和吞吐量，AI21 Labs 优化了所使用的 MoE 层和专家的数量，为常见推理工作负载留下了足够的可用内存。
Jamba的性能对比
根据 AI21 Labs 的报告，Jamba 模型在各种基准测试（如HellaSwag、ArcChallenge、MLLU等）中展示了优秀的结果，在广泛的任务测试（如语言理解、科学推理、常识推理等）中与同尺寸类别中最先进的模型相当甚至超越（如Llama2 13B、Llama2 70B、Gemma 7B、Mixtral 8×7B）。
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