Mamba Explicado: Modelos de Espaço de Estado como Alternativa a Transformers para Contexto Longo

TL;DR

• Mamba usa um Modelo de Espaço de Estado (SSM) inspirado em Controle para comunicação entre tokens, substituindo o mecanismo de atenção tradicional.
• Promete escalamento linear com o tamanho da sequência e inferência rápida — alegadamente até 5x mais rápido que o cálculo no estilo Transformer na prática.
• Em modelagem de linguagem, Mamba-3B supera Transformers do mesmo tamanho e iguala Transformers com o dobro do tamanho em pré-treinamento e avaliação downstream.
• O contexto longo é alcançado removendo o gargalo quadrático da atenção, com menção a comprimentos de até cerca de 1 milhão de tokens.
• A arquitetura é vista como uma espinha dorsal de modelo de sequência geral, com potencial aplicação em linguagem, áudio e genômica.

Contexto e antecedentes

Transformers dominaram avanços em IA nos últimos anos, apoiados por uma arquitetura de atenção flexível. Um gargalo central desses modelos é a atenção: cada token pode olhar para todos os tokens anteriores, o que gera crescimento quadrático de tempo e memória com o tamanho da sequência durante o treinamento (O(n^2)) e crescimento linear na geração autoregressiva (O(n)). Esse gargalo quadrático torna janelas de contexto muito longas caras em termos de memória e computação, aumentando o risco de erros de memória em GPUs quando as sequências crescem. Técnicas para reduzir esse gargalo existem (por exemplo, Sliding Window Attention, FlashAttention), mas ainda assim pode ser desejável uma backbone diferente para contextos realmente longos. A abordagem Mamba propõe justamente isso: substituir a atenção por um mecanismo de comunicação baseado em Espaços de Estado (SSM), mantendo blocos de processamento padrão para a computação. A formulação SSM descreve o estado oculto h evoluindo ao longo do tempo e como as entradas x influenciam o próximo estado e a saída. Em termos simples, a dinâmica pode ser expressa por:

• h’(t) = A h(t) + B x(t)
• y(t) = C h(t) + D x(t) O estado h captura informações relevantes sobre a sequência, e, com as dinâmicas certas (A, B, C, D), é possível prever saídas futuras com uma representação compacta. Para uso prático em ML, Mamba aplica discretização no tempo — Zero-Order Hold (ZOH) — para converter as dinâmicas contínuas em uma forma que possa ser treinada em passos discretos. A forma discretizada típica é:
• h_{t+1} ≈ (I + ∆ A) h_t + (∆ B) x_t Essa interpretação revela como um processamento recorrente pode ser realizado com menos dependência de manter informações explícitas de todo o passado, reduzindo a necessidade de armazenar um KV cache gigante. Em termos de eficiência, SSMs podem ser tão eficientes quanto RNNs, ao mesmo tempo em que buscam desempenho competitivo com modelos baseados em atenção para sequências longas. Historicamente, a discussão de Mamba contrasta a atenção com o paradigma de estado: atenção oferece memória “fotográfica” poderosa, mas não é eficiente para contextos longos; RNNs são eficientes, porém perdem informações ao longo do tempo. Mamba posiciona-se numa fronteira de Pareto entre eficiência e eficácia, prometendo uma solução mais equilibrada para o processamento de sequências longas.

O que há de novo

O Mamba introduz mudanças significativas:

• Substituição da atenção pela comunicação baseada em Espaços de Estado dentro de blocos Mamba empilhados, abrindo caminho para processamento de contextos longos com escalonamento linear.
• Demonstração de inferência rápida com escalonamento linear em relação ao tamanho da sequência, com relatos de ganhos de velocidade para sequências extensas.
• Resultados em modelagem de linguagem que mostram o Mamba-3B superando Transformers do mesmo tamanho e igualando Transformers com o dobro do tamanho em termos de pré-treinamento e avaliação downstream.
• Potencial de aplicação do backbone em várias modalidades, incluindo linguagem, áudio e genômica. Essas afirmações, fundamentadas na metodologia Mamba, sugerem uma opção relevante para desenvolvedores e pesquisadores que buscam sistemas de IA com longos contextos. Para quem procura síntese rápida: Mamba substitui a técnica de atenção por uma via de comunicação baseada em estado, mantém blocos computacionais familiares e reporta escalonamento e desempenho competitivos em contextos longos.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Processamento de longos contextos é crítico para chatbots, compreensão de documentos e qualquer sistema que precise raciocinar sobre entradas extensas. Transformers enfrentam limites de memória e computação conforme o contexto cresce, o que pode impactar custos, latência e escalabilidade em produção. Ao adotar uma comunicação com base em Espaços de Estado, Mamba busca:

• Escalamento linear em comprimento de sequência, reduzindo uso de memória em relação a arquiteturas de atenção quadrática.
• Inferência mais rápida para sequências longas, potencialmente reduzindo custos operacionais.
• Desempenho competitivo com modelos Transformers de tamanho semelhante, com a perspectiva de igualar modelos maiores, o que pode traduzir em ganhos de eficiência em produção. Do ponto de vista empresarial, essas propriedades afetam custo, latência e escalabilidade ao implantar IA com contextos extensos. A aplicabilidade transversal a linguagem, áudio e genômica sugere um backbone capaz de atender a várias áreas, não apenas NLP.

Detalhes técnicos ou Implementação

No cerne da Mamba está o Modo de Comunicação baseado em Espaços de Estado (SSM) dentro de blocos empilhados. A expressão matemática básica é:

• h’(t) = A h(t) + B x(t)
• y(t) = C h(t) + D x(t) Aqui, h é o estado oculto que capta informações essenciais sobre a entrada, x é a observação atual e y é a saída prevista. O ponto central é que um estado compacto h, juntamente com a entrada x, é suficiente para determinar saídas futuras, desde que as dinâmicas representadas por A, B, C e D sejam aprendidas. Para operar em tempo discreto, Mamba aplica a discretização via Zero-Order Hold (ZOH), transformando as dinâmicas contínuas em uma forma utilizável em treinamento por gradiente e geração autoregressiva. Uma intuição comum é:
• h_{t+1} ≈ (I + ∆ A) h_t + (∆ B) x_t onde ∆ é o tamanho do passo, interpretado como o tempo de permanência do estado ou a duração entre observações. Um ∆ maior favorece impactos de longo prazo do estado atual; ∆ menor faz o modelo reagir mais rapidamente a novas entradas. Na prática, o bloco Mamba substitui a atenção pela via de comunicação baseada em SSM, mantendo a Computação formada por projeções lineares, não linearidades e convoluções locais. Essa separação facilita a construção de uma espinha dorsal de modelo de sequência que pode lidar com dependências de longo alcance sem a necessidade de um KV cache quadrático longo demais. A discussão também compara a atenção com a visão baseada em estado: a atenção oferece potencial de memória extensa, mas não é eficiente; RNNs são eficientes por manter um estado pequeno, porém perdem parte do conhecimento de longo prazo. Mamba tenta avançar para uma fronteira de Pareto entre eficiência e eficácia, oferecendo um compromisso com bom desempenho para longos contextos sem sacrificar a eficiência.

Principais conclusões

• Mamba substitui a atenção pela comunicação baseada em Espaços de Estado, abrindo caminho para processamento de contextos longos com escalonamento linear.
• A discretização via ZOH permite transformar dinâmicas contínuas em uma forma prática de treinamento e inferência.
• Em termos de linguagem, o modelo Mamba-3B supera Transformers do mesmo tamanho e se iguala a Transformers com o dobro do tamanho, sugerindo eficiência potencial para contextos extensos.
• A arquitetura mantém blocos computacionais familiares (projeções lineares, não linearidades e convoluções locais), facilitando a integração em pipelines existentes.
• A visão de Mamba como backbone de sequência generalista aponta para aplicações em linguagem, áudio e genômica.

Referências

• The Gradient. Mamba Explained. https://thegradient.pub/mamba-explained