최근에, State-Space Models (SSMs) 및 특히 Mamba는 Transformers에 대안으로 부상하고 있다. Mamba는 SSM 레이어(S6)에 입력 선택성을 도입하고 소성과 게이팅을 블록 정의에 통합시키는 방식으로 기능을 확장시켰다. 이러한 수정은 Mamba의 성능을 이전 SSM 모델들보다 개선하지만, Mamba가 입력 선택성이 제공하는 추가 기능을 어떻게 활용하며, 이것이 Mamba 아키텍처의 다른 작업들과 어떻게 상호작용하는지에 대해 여전히 많은 불분명한 점이 존재한다. 본 연구에서는 Mamba에서의 입력 선택성 역할을 명확히하고, 이것이 Mamba 아키텍처의 다른 작업들과 상호작용하는 방식을 조사했다. 이를 통해 Mamba의 성능 향상 및 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

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