AI21推出了全球首个生产级Mamba模型——Jamba，这一模型引领创新，采用了独特的SSM-Transformer架构，并配备了庞大的52B参数，其中12B参数在模型生成时处于活跃状态。Jamba融合了Joint Attention与Mamba两大技术，支持高达256K的上下文长度，同时，在单个A10080GB上，其最大上下文容纳能力达到了140K。相较于Mixtral8x7B，Jamba在长上下文处理上的吞吐量实现了三倍的提升。

想要了解更多关于Jamba的信息，请访问我们的官方网站：https://top.aibase.com/tool/jamba

同时，您可以在Hugging Face平台上找到并体验Jamba模型：https://huggingface.co/ai21labs/Jamba-v0.1

Jamba代表了模型设计领域的一大进步。它通过结合Mamba的结构化状态空间（SSM）技术与传统的Transformer架构元素，打破了纯SSM模型的限制。Mamba作为一种结构化状态空间模型，特别擅长捕捉和处理随时间变化的数据，尤其是序列数据，如文本或时间序列。SSM模型在处理长序列数据时表现出色，但在应对复杂模式和依赖关系时可能稍显不足。

另一方面，Transformer架构已成为近年来AI领域，特别是自然语言处理（NLP）任务中的佼佼者。它能够出色地理解和处理语言数据，捕捉长距离依赖，但在处理长序列数据时可能面临计算和内存方面的挑战。

Jamba模型的独特之处在于它将Mamba的SSM技术与Transformer架构相结合，从而实现了两者的优势互补。这种结合使得Jamba不仅能够高效处理长序列数据（继承自Mamba），还能保持对复杂语言模式和依赖关系的深刻理解（得益于Transformer）。因此，在处理涉及大量文本理解和复杂依赖关系的任务时，Jamba模型能够同时保证高效率、高性能和高精度。