Mamba4 해설: Transformer를 대체할 시퀀스 모델링용 고속 아키텍처

섹션별 상세

01

Transformer의 셀프 어텐션은 시퀀스 길이의 제곱에 비례하는 연산 비용(O(n²))과 거대한 KV 캐시 메모리 점유가 주요 병목이다.

python

import numpy as np

def attention_cost(n):
    return n * n # O(n^2)

sequence_lengths = [100, 500, 1000, 5000]
for n in sequence_lengths:
    print(f"Sequence length {n}: Cost = {attention_cost(n)}")

시퀀스 길이에 따른 어텐션 연산 비용의 제곱 증가를 보여주는 코드

02

상태 공간 모델(SSM)은 고정된 크기의 은닉 상태를 통해 과거 정보를 압축 전달함으로써 시퀀스를 선형 시간(O(n)) 내에 처리한다.

python

import torch
state = torch.zeros(d)
outputs = []
for u in inputs: # O(n) loop over sequence
    state = A @ state + B @ u # constant-time update per token
    y = C @ state
    outputs.append(y)

선형 시간 복잡도를 가진 SSM의 기본적인 상태 업데이트 루프 구현

03

Mamba4는 고정된 SSM 매개변수 대신 입력 토큰에 따라 B, C, Δ 행렬을 실시간으로 계산하는 선택적 SSM(Selective SSM)을 핵심으로 한다.

상태 공간 모델(SSM)의 기본 수식과 행렬 연산 구조를 보여주는 다이어그램 — Diagram현재 상태 x(t)가 이전 상태 x(t-1)과 입력 u(t)의 선형 결합으로 업데이트되는 과정을 시각화한다. 행렬 A, B, C가 각각 상태 전이, 입력 영향, 출력 매핑을 담당함을 명시한다.

04

이 선택적 메커니즘을 통해 모델은 관련성 높은 정보는 강조하고 노이즈는 무시하는 비선형적 데이터 처리가 가능해진다.

선택적 SSM 메커니즘의 매개변수 동적 결정 구조 — Diagram입력 x_t로부터 선택 메커니즘을 통해 B_t, C_t, Δ_t 매개변수가 생성되는 흐름을 보여준다. 이 과정이 GPU SRAM과 HBM 사이의 메모리 전송을 최적화하는 하드웨어 인식 설계임을 시사한다.

05

Mamba4 아키텍처는 임베딩 층, Mamba 블록과 피드포워드 네트워크(PFFN)가 결합된 Mamba 레이어, 그리고 예측 층으로 구성된다.

임베딩부터 예측 층까지 이어지는 Mamba4의 전체 레이어 아키텍처 — DiagramMamba 블록, 레이어 정규화, 피드포워드 네트워크가 결합된 Mamba 레이어의 반복 구조를 보여준다. 잔차 연결(Residual Connection)이 시스템 안정성을 위해 어떻게 배치되는지 확인할 수 있다.

Mamba 레이어와 피드포워드 네트워크의 결합 구조 — DiagramMamba 블록 이후 레이어 정규화와 피드포워드 네트워크가 순차적으로 적용되는 구성을 보여준다. 이는 Transformer의 블록 구조와 유사하게 설계되어 모델의 표현력을 높인다.

06

Mamba 블록 내부에서는 1D 컨볼루션이 국소적 패턴을 포착하고, 이후 선택적 SSM이 장기 의존성을 처리하는 구조를 취한다.

text

h = linear_proj(x) # expand dimensionality
h = conv1d(h).silu() # local convolution + nonlinearity
state = selective_ssm(h)
out = linear_proj(h + SiLU(state)) # residual + projection

Mamba 블록 내의 컨볼루션 및 선택적 SSM 연산 흐름을 나타내는 의사코드

Mamba 블록 내부의 세부 연산 흐름도 — Diagram입력이 선형 투영된 후 1D 컨볼루션과 SiLU 활성화를 거쳐 선택적 SSM으로 전달되는 과정을 상세히 나타낸다. 최종 출력 전 잔차 연결과 투영 단계가 포함되어 있음을 보여준다.

07

학습 시에는 병렬 스캔(Parallel Scan) 알고리즘을 사용하여 GPU에서 효율적으로 연산하며, 추론 시에는 RNN처럼 순차적으로 빠르게 작동한다.

용어 해설

상태 공간 모델(State Space Model): — 시스템의 내부 상태 변화를 수학적 방정식으로 모델링하여 시퀀스 데이터를 처리하는 기법이다. 고정된 크기의 은닉 상태를 통해 과거 정보를 압축하여 전달하므로, 데이터가 길어져도 연산량이 일정하게 유지되어 효율적인 장기 의존성 학습이 가능하다.
선택적 스캔(Selective Scan): — 입력 토큰의 내용에 따라 상태 업데이트에 필요한 매개변수를 동적으로 결정하는 알고리즘이다. 중요하지 않은 정보는 걸러내고 핵심 문맥만 은닉 상태에 반영함으로써, 고정된 상태 크기 내에서 정보 손실을 최소화하고 모델의 표현력을 높인다.
이차 복잡도(Quadratic Complexity): — 입력 데이터 크기 n이 증가할 때 연산 비용이 n의 제곱에 비례하여 늘어나는 성질이다. Transformer의 셀프 어텐션에서 발생하며, 문장이 길어질수록 메모리와 계산 시간이 기하급수적으로 증가하여 긴 문맥 처리를 어렵게 만든다.
KV 캐시(KV Cache): — Transformer 추론 시 이전 토큰들의 Key와 Value 벡터를 저장해두는 메모리 공간이다. 시퀀스가 길어질수록 캐시 크기가 선형적으로 증가하여 메모리 부족 현상을 일으키며, 이는 대규모 언어 모델의 긴 문맥 처리 시 주요 병목이 된다.

기술

Mamba
PyTorch
SiLU
GELU

활용 사례

언어 모델링
시계열 예측
추천 시스템
스트리밍 데이터 처리

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