1、近期，国内LLM头号玩家阿里发布了Qwen3-Next-80B模型，但从名字上看就和其之前发布的模型不同：多了next！这就奇怪了：为啥会多出一个next？这个next究竟是啥意思了？
2、自从3年前 chatGPT 3.5发布后，AI又开始大火，就是因为效果比传统的机器学习好10倍！效果为啥好了，核心还是attention机制！NLP任务中，有一个非常大的挑战：遇到长文本，这些文本包含了多个不同的语义，怎么合理地提炼这些文本的语义了？比如：
“虽说今天台风天，暴雨倾盆、电闪雷鸣，街边的车都被淹了， 但我是底层牛马，兜里的子比脸都干净， 所以这个逼班还是要去上的！上班途中我心情不好，在街边买了个包子就当早饭了。到公司后因为昨天的方案不被领导看好，被老板一顿劈头盖脸地骂了一上午，现在心情更不好了，┭┮﹏┭┮ ”
上面这段话，表达了3个主题，做NLP时是肯定要准确识别的！传统的NLP方案，在遇到长文本时，处理后面的文本会遗忘前面文本的信息，导致主题、语义等提取不全面，严重影响了文本的语义理解！但是在集成attention机制后，这一切都变了：attention机制计算token之间的相似度来决定前面token value信息的保留程度，语义相近的多保留，远的少保留，极大地解决了处理长文本时前面文本信息被部分遗忘的问题，让chatGPT一战成名！但万事有利就有弊，trade off肯定是有的：attention机制的time & space complex是出了名的：o(n^2)! 怎么降低attention的消耗了？
3、为了解决标准attention机制复杂度高的问题，manba诞生了：用线性的 SSM 替换 Transformer 的attention层，用状态方程SSM累积整个seq的信息，通过selective scan动态调整参数 A, B, C，实现硬件友好的并行计算，复杂度降低至O(n)！ 既然mamba都这么牛了，那Qwen3-Next-80B是不是直接用mamba架构不就得了，还用标准的attention干啥了？说到底，manba也不是万能的，mamba也有缺陷：
- 长距离回忆（long-range recall）弱：Mamba 的状态更新是“前向累积”的，像一个“压缩记忆”，容易丢失早期细节。在 Needle-in-Haystack（长文找针）或 in-context learning 任务上，纯 Mamba 模型的准确率下降 10-20%，因为它不像attention那样能“全局加权”所有位置。
- 训练稳定性差：SSM 的连续动态系统在并行训练时需特殊技巧（如并行扫描算法），但在大规模语言建模（LLM）上，梯度爆炸/消失更常见。量化（e.g., GGUF）时，Mamba 性能损失大（保留率 < Transformer 的 80%），不适合生产部署。
- 任务通用性不足：Mamba 擅长序列（如 DNA/时间序列），但在多模态或复杂推理任务上，Transformer 的“dural/global” attention更强。纯 Mamba LLM（如 Mamba-LLM）在基准（如 GLUE）上落后 5-10 分。
mamba的优势是线性复杂度，缺点是seq长了会导致旧信息可能被“淡化”或“遗忘 / 重叠” (memory saturation / collision) 。也就是说，它在SSM容量固定时，对“忘记”和“保留”的权衡还不够灵活！
既然mamba的SSM和标准的attention各自都有优势和缺陷，能不能中和一下、各取所长？
4、Qwen3-Next-80B的架构诞生了：标准attention能很好地根据语义保留长seq的早起token信息，但复杂度高！mamba的SSM线性，但可能丢失早期token的语义信息，两者兼得一下行不行了？如下：
这个架构一共有4层，第一层是标注你的attention层，用来精准保留长seq的语义信息；后面三层就不一样了， 变成了Gated Delta Rule，这又是个啥？
5、先看简单的：scaled dot product attention中，旋转位置编码变成了partial Rope，归一化变成了Zero-Centered RMSNorm，这两个变化都是啥？
- partial Rope：传统的position embedding是给token的每个维度都加上，这么做有两个缺陷：
- 计算量大，尤其是几千维度的情况
- 在超长上下文（如 256K~1M tokens）下，position embedding的误差会被accumulate累积，出现过度震荡或失效问题
所以这里改进了一下，只给25%的维度添加position embedding，剩余75%的就不加了，让这些维度专注于学习语义信息！
- zero-centered RMSNorm：
-
标准 RMSNorm 只进行 RMS 缩放而不中心化，可能导致梯度不稳定或范数漂移（如注意力沉没问题）
- 先从输入中减去均值，使数据中心化（centered around zero），然后再应用 RMS 归一化（缩小数值的整体范围，避免梯度过大或不稳定）。同时，还对归一化层的权重施加权重衰减（weight decay），缓解了 MoE（Mixture of Experts）架构中常见的梯度爆炸或不稳定问题（如输出门控和注意力块中的漂移），从而提升整体模型的鲁棒性和收敛速度
-
- output gate：
- attention后输出的矩阵是低秩的，换句话说有很多信息是冗余的，此时加个output gate做筛选，去掉冗余的信息，减少后续的干扰！
6、最关键的来了：什么是gated delta rule？
- Gated：门的作用就是过滤，去掉冗余的，只保留正确和需要的
- delta： 数学符号就代表了增量的意思，表示新增的信息或知识
这两个数学符号连起来代表的就是过滤新增数据，保留有用的信息！什么意思了？比如：“The password is X123. The meeting is tomorrow.” , 模型的目标是记住 “X123”，意味着其他token都不重要，只需要记住目标token的语义信息就行了，最终在整个seq的最后一个token只保留 “X123”的embedding信息即可！但传统的方法序列方案（包括mamba）
- 使用一个统一的衰减因子
γ来对所有历史信息进行指数衰减。这意味着无论新信息有多重要，它都只能“部分覆盖”过去的所有内容。 - 如果
γ很小，模型会保留太多无关信息，导致“记忆碰撞”；如果γ很大，模型又可能过早忘记重要的信息。它无法区分“X123”和“tomorrow”的重要性。
不难看出，问题的根因在γ了：这是事先设置好的超参数，无法动态调整；理想情况下：γ是动态调整的。如果发现token很重要，γ较大，能尽量多保留信息，这该怎么做了？
换个角度看这个问题：线性Transformer的一个根本限制是其信息存储容量是有限的，因为它将整个seq所有的token信息编码后存入一个固定维度的vector S_t。当seq很长时，多个不同的信息会“挤”在这个vector里，就像把很多东西塞进一个抽屉，最后你再也分不清哪个是哪个了。怎么精准地识别哪些token的信息要保留，哪些要去掉了？Gated Delta Rule 孕育而生了：
重新举个例子：“我的生日是1月1日，现在我们来讨论量子物理。”
- 公式：
S_t = g_t * S_{t-1} + δ_t * v_tg_t是一个数据依赖的门控因子（gating term），也是一个介于0和1之间的标量，由当前输入x_t计算得出。
- 工作原理：
- 快速清除：当遇到一个需要“重置”的上下文切换（如上面的“量子物理”）时，模型可以学习到产生一个极小的
g_t（接近0）。这样，无论之前的S_{t-1}里存了多少东西，都会被g_t * S_{t-1}这一项瞬间抹除。 - 精准更新：紧接着，在同一个时间步，模型会同时计算出一个大的
δ_t。由于g_t已经清空了旧状态，δ_t * v_t就相当于在一个干净的画布上，精确地写入了关于“量子物理”的新信息。
- 快速清除：当遇到一个需要“重置”的上下文切换（如上面的“量子物理”）时，模型可以学习到产生一个极小的
- 总结：Gated Delta Rule 将两种互补的操作完美结合：
g_t负责 “擦除”（Memory Erasure）—— 快速、全局地清理无关记忆。δ_t负责 “书写”（Memory Update）—— 精确、局部地更新相关记忆。
新的问题又来了：g_t和δ_t是怎么灵活计算出来的？
7、g_t (Gating Term) 的原理：快速清除旧记忆
- 目标：
g_t的唯一使命是决定是否以及多大程度上遗忘过去的所有状态信息。既然是动态计算获取的，又是在model中，肯定要靠神经网络了实时计算得到了！ - 计算方式：
g_t是通过一个门控函数（通常是 Sigmoid 函数）从当前输入x_t中计算得出的。-
具体公式在论文中体现为：
g_t = σ(W_g * x_t)（其中σ是 Sigmoid 函数，W_g是一个可学习的权重矩阵）。
-
8、δ_t (Delta Rule Coefficient) 的原理：精确更新特定关联
- 目标：
δ_t的使命是决定新输入v_t应该以多大的强度去覆盖或修改旧状态中与之对应的“键值对”。 - 计算方式：
δ_t的计算同样基于x_t，但其结构和目的与g_t不同。在 DeltaNet 和 Gated DeltaNet 中，δ_t通常与“键”（Key）的计算紧密相关。- 在线性注意力的框架下，模型将输入
x_t映射为一个key向量k_t和一个value向量v_t。 δ_t本质上是这个key向量k_t的一个归一化后的幅度（magnitude）或激活强度。更准确地说，它是通过一个非线性变换（如 SiLU 激活函数）作用于k_t后得到的一个标量。- 简化理解：
δ_t = φ(k_t)，其中φ是一个激活函数（如 SiLU），它将高维的键向量k_t压缩成一个控制更新强度的标量。
- 在线性注意力的框架下，模型将输入
9、原论文中，哪些token的 δ_t较低、携带的信息可以去掉？普通、高频、语义上模糊或对长期记忆贡献微小的词。它们的 k_t 向量幅度很小，因此 δ_t 接近 0，几乎不会对记忆状态产生影响。
- 例子：
- 冠词：如 "the", "a", "an"
- 介词：如 "of", "in", "on"
- 连词：如 "and", "but", "or" （这些连接词的entropy可能高）
- 非常常见的副词或形容词：如 "very", "really", "good", "bad"
δ_t高的有：人名、地名、国名、数字、技术名称等
参考：
1、https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2412.06464 Gated Delta Networks: Improving Mamba2 with Delta Rule
https://github.com/NVlabs/GatedDeltaNet
2、https://www.bilibili.com/video/BV1k9pqznEEz?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=241a5bcb1c13e6828e519dd1f78f35b2 线性注意力革命,下一代Attention模型已来！
3、https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
框架漏洞总结)
