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英偉達(dá)推出了全新的小型語言模型家族——Hymba 1.5B，以其混合式架構(gòu)成功擊敗Llama 3.2和SmolLM v2。作為一款擁有15億參數(shù)的混合語言模型，Hymba專注于提升效率與性能，同時能夠在資源有限的設(shè)備上運行。

Hymba采用了全新的混合頭并行架構(gòu)，將Mamba（狀態(tài)空間模型，SSM）和Transformer的注意力機制并行整合。這一設(shè)計結(jié)合了兩者的優(yōu)勢：注意力頭（Attention Head）提供高分辨率記憶能力，SSM頭則能有效總結(jié)上下文。這種架構(gòu)不僅平衡了計算效率與記憶性能，還通過引入可學(xué)習(xí)的元標(biāo)記（Meta Tokens），優(yōu)化了輸入處理，使注意力機制的壓力大大減輕。更重要的是，Hymba創(chuàng)新性地引入了跨層KV緩存共享與部分滑動窗口注意力機制，在顯著降低內(nèi)存占用的同時，確保了模型高效運算。

Hymba模型在設(shè)計中融入了多項技術(shù)突破：

1. 混合架構(gòu)：并行運行Mamba和注意力頭，提升性能與效率。
2. 元標(biāo)記優(yōu)化：在每個輸入前加入元標(biāo)記，用于存儲關(guān)鍵信息，緩解注意力機制的內(nèi)存負(fù)擔(dān)。
3. FlexAttention支持：結(jié)合PyTorch 2.5中的FlexAttention，增強訓(xùn)練與推理靈活性。
4. 跨層KV緩存共享：在不同層與頭部之間共享緩存，顯著降低內(nèi)存使用。
5. 滑動窗口注意力：優(yōu)化注意力計算，進(jìn)一步提高模型效率。

Hymba還結(jié)合了16個SSM狀態(tài)與3層完整注意力層，其余層采用滑動窗口設(shè)計。這種配置既保持了高效計算，又確保了足夠的記憶分辨率。

Hymba-1.5B在基準(zhǔn)測試中展示了卓越表現(xiàn)，擊敗了所有參數(shù)低于20億的公共模型。在對比中，其性能甚至超越了Llama 3.2-3B，準(zhǔn)確率高出1.32%，緩存需求減少11.67倍，吞吐量提升至3.49倍。此外，Hymba的處理速度達(dá)到了每秒664個Token，遠(yuǎn)超其他小型語言模型如SmolLM2和Llama 3.2-3B，這讓其在運行資源受限的硬件上展現(xiàn)了極高的實用性。

Hymba的混合式注意力與SSM設(shè)計讓其在各種任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，包括通用基準(zhǔn)測試和對記憶要求較高的任務(wù)。其出色的吞吐量與低內(nèi)存占用，特別適合需要快速響應(yīng)且資源有限的實際部署場景。

Hymba的推出標(biāo)志著小型語言模型的新高度。通過其創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計與高效性能，英偉達(dá)為自然語言處理（NLP）技術(shù)在資源有限的設(shè)備上應(yīng)用開辟了全新路徑。元標(biāo)記、跨層緩存共享、以及混合架構(gòu)的結(jié)合，不僅降低了對內(nèi)存的需求，也提高了模型的準(zhǔn)確性與靈活性。

Hymba模型家族展示了NLP技術(shù)效率與通用性的巨大進(jìn)步。作為一款高效且準(zhǔn)確的小型語言模型，Hymba為未來在低資源環(huán)境中的語言模型部署提供了理想選擇，或?qū)⒁I(lǐng)下一波小型模型的技術(shù)革新。