MambaDMのスケーリング特性の違いは、RL問題とNLPタスクの根本的な違いに起因しています。まず、RL問題は**マルコフ決定過程（MDP）**に基づいており、状態遷移が現在の状態と行動に依存するため、局所的な相関が非常に重要です。これに対して、NLPタスクは通常、文脈全体を考慮する必要があり、長期的な依存関係が重要視されます。
また、RLタスクでは、データの収集が高コストであり、オフラインデータセットに依存することが多いため、データの質と量がモデルのパフォーマンスに大きく影響します。MambaDMの実験結果からも、モデルサイズを増やすことよりも、データセットのサイズを増やすことがパフォーマンス向上に寄与することが示されています。
さらに、RLタスクは、環境とのインタラクションを通じて学習するため、データの多様性が重要です。これに対し、NLPタスクは、通常、より豊富なテキストデータが利用可能であり、モデルのスケーリングが直接的にパフォーマンス向上に結びつくことが多いです。このように、RLとNLPのタスクの特性の違いが、MambaDMのスケーリング特性に影響を与えていると考えられます。