---
id: wiki-2026-0508-jamba-and-bamba
title: Jamba and Bamba
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
canonical_id: self
aliases: []
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.92
tags: [uncategorized]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-08
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
---

﻿---
redirect_to: "[[생성형_AI_및_LLM_엔지니어링_표준]]"
canonical_id: "wiki-2026-0507-106"
---

# Redirect

이 문서는 Canonical 문서인  통합되었습니다.
모든 최신 지식과 세부 내용은 위 링크를 참조하십시오.
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

> Jamba와 Bamba는 SSM(Mamba)과 Transformer 어텐션을 레이어 단위로 혼합한 하이브리드 모델로, 긴 컨텍스트 효율과 짧은 컨텍스트 표현력을 동시에 노린다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

**추출된 패턴:** 순수 SSM은 retrieval에 약하고 순수 Transformer는 long-context 비용이 크므로, 두 블록을 인터리브해 양쪽 약점을 상쇄하는 설계.

**세부 내용:**
- **Jamba (AI21)**: 256K 컨텍스트, 12B activated / 52B 총 파라미터. MoE + SSM + Attention.
- **Bamba (IBM/Meta)**: Mamba2 기반 + 부분 어텐션. 효율-품질 균형 강조.
- **장점**: 메모리 풋프린트 감소, 추론 throughput 향상.
- **트레이드오프**: 학습 복잡도 증가, 어텐션 비율 튜닝 필요.
- **방향성**: 차세대 LLM 아키텍처의 유력 후보 중 하나.

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** draft
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음

## 🔗 지식 연결 (Graph)

- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
- **Raw Source:** 직접 입력

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |