TransformerとMambaを融合した次世代AIアーキテクチャが切り開く高速・省メモリ時代

TransformerとMambaの進化

ここ数年、AIの世界では「Transformer」という設計図が大きな主役を張ってきました。文章や画像を理解し、生成するための中核技術として、多くの大規模言語モデル（LLM）がこの方式を採用してきたのです。しかし最近、その“当たり前”に静かな変化が訪れています。きっかけは「Mamba」という新しいアーキテクチャ。名前だけ聞くと南米の毒ヘビのようですが、実際には計算効率とスピードを両立させるために生まれた頭脳派の設計思想です。そして今、そのMambaをTransformerと組み合わせた“ハイブリッド型”モデルが、世界中の研究機関や企業から次々と発表されています。

高速・省メモリなAIモデル

最新の動きとして注目されるのは、NVIDIAが公開したNemotron-Hシリーズや、AI21 LabsによるJamba 1.5など。これらはいずれもTransformer層とMamba層を組み合わせることで、長い文章やコードを高速かつ省メモリで処理できるようにしています。従来のTransformerは「自己注意機構（self-attention）」という仕組みで文脈全体を見渡しますが、その計算量は文の長さに比例して急増し、GPUメモリを圧迫する課題がありました。一方Mambaは「状態空間モデル（SSM）」という考え方を使い、必要な部分だけを選択的に処理するため、理論上ほぼ無限長の文脈にも対応できるうえ、処理速度も線形的に伸びます。

ハイブリッド型モデルの特徴

こうしたハイブリッド型では、例えば7層に1層だけTransformerを挟む構成や、MoE（Mixture of Experts）という複数専門家モデルを併用する工夫など、それぞれ独自のレシピがあります。その結果、256Kトークンもの長文対応や推論速度3倍といった性能向上が実現されており、大規模データ分析からリアルタイム対話まで幅広い用途に活かせます。ただし万能ではなく、新しい設計ゆえ開発者側にも最適化や学習方法の工夫が求められる点は課題として残ります。

Mamba誕生の背景

この流れは突然始まったわけではありません。2023年末に登場した初代Mambaが、「Attention一辺倒」だったLLM設計に風穴を開けました。それまで長文処理には分割や検索など外付けの工夫が必要でしたが、Mambaは構造そのものから効率化しようとした点で画期的でした。その後、JambaやBambaなど各社が独自改良版を投入し、「Transformer＋別方式」という発想が一気に市民権を得ていきます。背景には、大規模モデル開発が消費する膨大な電力やコストへの懸念もあります。単なる精度競争から、省エネ・高速化・持続可能性へと価値基準が広がっている証拠とも言えるでしょう。

次世代AIとの付き合い方

今回のニュース群は、一見すると専門家向けの技術談義ですが、その本質は「AIとの付き合い方」の転換点です。より軽く、速く、それでいて賢い──そんなモデル設計は、私たちの日常にも静かに影響していくはずです。次世代AIは、本当にTransformer時代から卒業するのでしょうか。それとも両者が共存し続けるのでしょうか。その答えは、おそらく次にあなたが触れるアプリケーションの中で見つかるかもしれません。