https://github.com/AvivBick/awesome-ssm-ml?tab=readme-ov-file#tutorials
grok이 추천하는 논문
Mamba를 심도 있게 이해하기 위해 논문을 읽는 순서를 제안하려면, SSM(State-Space Model)의 기본 개념부터 시작해 Mamba의 구체적인 기여와 응용으로 점진적으로 나아가는 접근이 가장 효과적입니다. 제공된 논문 및 리소스 목록을 바탕으로, Mamba를 이해하는 데 필요한 이론적 기반과 최신 연구를 체계적으로 학습할 수 있는 순서를 아래에 정리했습니다. 각 단계는 Mamba의 맥락에서 중요성을 고려했으며, 직관적으로 이해할 수 있도록 설명을 추가했습니다.
---
### Mamba 이해를 위한 논문 읽기 순서
#### 1. SSM의 기초 이론 이해
SSM의 수학적 기반과 동작 원리를 익히는 단계입니다. 이는 Mamba가 SSM을 기반으로 하므로 필수적입니다.
- **논문**: "State-Space Systems as Dynamic Generative Models" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2404.08717))
- **왜 읽어야 하나**: SSM이 동적 시스템을 모델링하는 기본 원리를 설명하며, 연속 시간과 이산 시간 변환(예: \( h_t = \bar{A} h_{t-1} + \bar{B} x_t \))의 개념을 이해할 수 있습니다. Mamba의 상태 업데이트 메커니즘을 이해하는 데 기초가 됩니다.
- **읽기 팁**: 수학적 부분(예: 행렬 \( A, B \))에 집중하고, 직관적으로 "과거 상태를 어떻게 현재로 전달하는지"를 떠올리세요.
- **논문**: "Spectral State Space Models" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2312.06837v3))
- **왜 읽어야 하나**: SSM의 주파수 특성과 안정성 분석을 다룹니다. Mamba에서 선택적 \( A \) 행렬이 동작하는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- **읽기 팁**: 주파수 응답(예: 장기 의존성)을 비유로 생각하며, "어떤 정보가 오래 기억되는지"를 상상해보세요.
#### 2. 기존 SSM 모델 탐구
Mamba는 S4, S5 등 기존 SSM 모델을 발전시킨 모델이므로, 이를 먼저 익히는 것이 중요합니다.
- **논문**: "S4, S4D, S5" (GitHub: [state-spaces/state-spaces](https://github.com/state-spaces/state-spaces))
- **왜 읽어야 하나**: S4(S4D, S5)는 HiPPO(High-order Polynomial Projection)와 LSSL(Low-rank Structured Learning)을 기반으로 한 SSM의 대표 모델로, Mamba의 기초 기술을 이해하는 데 필수입니다. 특히 효율성(선형 복잡도)을 배울 수 있습니다.
- **읽기 팁**: 코드와 함께 읽으며, "어떻게 트랜스포머의 \( O(N^2) \)를 \( O(N) \)로 줄이는지"를 확인하세요.
- **논문**: "RWKV" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2305.13048), [GitHub](https://github.com/RWKV/RWKV-LM))
- **왜 읽어야 하나**: RNN과 트랜스포머의 하이브리드 모델로, Mamba와 유사한 시퀀스 처리 접근법을 제공합니다. Mamba가 이를 개선한 점을 비교할 수 있습니다.
- **읽기 팁**: RNN의 순환 구조와 SSM의 차이를 비교하며, "기억 유지 방식"에 주목하세요.
#### 3. Mamba의 원본 이해
Mamba의 핵심 아이디어를 직접 탐구하는 단계입니다.
- **논문**: "Mamba" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2312.00752), [GitHub](https://github.com/state-spaces/mamba))
- **왜 읽어야 하나**: Mamba의 제안 논문으로, 선택적 SSM(Selective SSM)과 효율성(선형 메모리 사용)을 다룹니다. \( A, B \) 행렬의 동적 조정과 시퀀스 처리 방식을 배우세요.
- **읽기 팁**: "Selective State-Space" 섹션에 집중하고, 이전 대화에서 논의한 \( A \) (과거 필터링)와 \( B \) (입력 투영)의 역할을 다시 확인하세요. 코드 리포지토리도 함께 보면 구현 이해가 쉬움.
- **보조 논문**: "Theoretical Foundations of Deep Selective SSMs" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2402.19047))
- **왜 읽어야 하나**: Mamba의 선택적 메커니즘을 이론적으로 뒷받침하며, 왜 효율성이 가능한지 설명합니다.
- **읽기 팁**: 수학적 증명은 건너뛰고, "선택적 필터링이 장기 의존성을 개선하는 이유"를 요약하세요.
#### 4. Mamba의 개선 및 응용 탐구
Mamba의 후속 연구와 다양한 도메인 적용을 통해 심화 학습합니다.
- **논문**: "DenseMamba" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2403.00818))
- **왜 읽어야 하나**: 대규모 언어 모델(LLM)에 Mamba를 적용한 연구로, 확장성을 이해하는 데 유용합니다.
- **읽기 팁**: Mamba의 병렬 처리 가능성과 한계를 비교하며, "어떻게 대규모 데이터에 맞췄는지"를 주목하세요.
- **논문**: "VMamba" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2401.10166)) 또는 "Vision Mamba (Vim)" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2401.09417))
- **왜 읽어야 하나**: 비전 분야에서의 Mamba 적용을 통해 SSM의 범용성을 확인할 수 있습니다.
- **읽기 팁**: 이미지 처리에서 SSM이 어떻게 동작하는지(예: 시퀀스화된 픽셀) 상상하며 읽어보세요.
- **논문**: "Gated Delta Networks" ([Arxiv](https://openreview.net/forum?id=r8H7xhYPwz))
- **왜 읽어야 하나**: Mamba2의 개선안으로, Delta Rule을 도입해 성능을 높였습니다. 최신 트렌드를 파악할 수 있습니다.
- **읽기 팁**: Mamba의 한계(예: 초기화 문제)와 이를 해결한 방식을 비교하세요.
#### 5. 트랜스포머와의 비교 및 통합
Mamba가 트랜스포머를 대체하거나 보완하는지 이해하는 단계입니다.
- **논문**: "Transformers are SSMs" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2405.21060))
- **왜 읽어야 하나**: 트랜스포머와 SSM의 이론적 유사성을 다루며, Mamba가 트랜스포머를 왜 능가할 수 있는지 설명합니다.
- **읽기 팁**: "트랜스포머의 주의 메커니즘이 SSM으로 표현될 수 있는지"를 떠올리며 읽어보세요.
- **논문**: "Linearizing Large Language Models" ([Arxiv](https://arxiv.org/abs/2405.06640))
- **왜 읽어야 하나**: LLM을 SSM으로 변환하는 접근법을 다루며, Mamba의 실용성을 평가할 수 있습니다.
- **읽기 팁**: "SSM이 LLM의 복잡성을 줄이는 방법"에 집중하세요.
#### 6. 심화 및 실습
이론을 실습으로 연결하며 Mamba를 직접 구현하거나 응용해보는 단계입니다.
- **리소스**: Mamba Official GitHub ([링크](https://github.com/state-spaces/mamba))
- **왜 필요한가**: 코드로 Mamba의 동작을 확인하고, \( A, B, C \) 행렬의 구현을 디버깅하며 이해를 심화.
- **실습 팁**: 간단한 시퀀스 데이터(예: 텍스트 문장)로 테스트하며, 선택적 SSM의 효과를 확인.
- **논문**: "Tuning Frequency Bias in SSMs" ([Arxiv](https://openreview.net/forum?id=wkHcXDv7cv))
- **왜 읽어야 하나**: 실습 중 주파수 최적화 문제를 마주할 수 있으므로, 이를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다.
- **읽기 팁**: 실험 결과(예: 주파수 응답 그래프)를 보고, Mamba의 동작에 어떻게 적용할지 상상.
---
### 추천 읽기 순서 요약
1. **기초 이론**: "State-Space Systems as Dynamic Generative Models" → "Spectral State Space Models".
2. **기존 SSM**: "S4, S4D, S5" → "RWKV".
3. **Mamba 핵심**: "Mamba" (주력) → "Theoretical Foundations of Deep Selective SSMs".
4. **개선 및 응용**: "DenseMamba" → "VMamba" 또는 "Vision Mamba" → "Gated Delta Networks".
5. **트랜스포머 비교**: "Transformers are SSMs" → "Linearizing Large Language Models".
6. **실습**: Mamba GitHub + "Tuning Frequency Bias in SSMs".
---
### 추가 팁
- **진행 속도**: 하루에 1~2편을 읽으며, 각 논문의 핵심 아이디어만 파악한 후 노트에 정리하세요.
- **수학적 부분**: 처음에는 수식을 건너뛰고 개념을 익힌 뒤, 필요 시 복습.
- **커뮤니티**: GitHub Issues나 연구 포럼에서 Mamba 관련 논의를 참고.
- **실습 병행**: 코드 실행과 병행하면 이론이 더 와닿습니다.
이 순서로 읽으면 Mamba의 기초부터 최신 발전까지 체계적으로 이해할 수 있습니다. 특정 논문에서 어려움이나 추가 질문이 있으면 말씀해주세요!