Mamba 是一种新的选择性结构状态空间模型,它的一些最新创新点包括: 2 Mamba的基础知识 2.1 循环神经网络(RNNs) 2.2 Transformers 2.3 状态空间模型 3 Mamba1 3.1 硬件感知算法的选择性状态空间模型 3.2 HiPPO-based Memory Initialization。 3.3 选择机制。 3.4 硬件感知计算。 4 Mamba 2 4.1 Mamba-2:状态空间对...
在当前 Transformer 之外的模型,势头最盛的恐怕就是 Mamba 了,而要学习和研究 Mamba 就离不开其前导模型—— 状态空间模型(State Space Models, SSM) ,而 SSM 则又是脱胎于动态控制系统。本文将从最初的起点出…
Mamba 是在状态空间模型的基础上发展出来的一种架构,它通过引入可变性和灵活性,试图解决 Transformer 在长序列建模中的一些缺陷。具体来说,Mamba 通过设计更高效的模型参数化和状态空间更新机制,使得模型在捕捉长期依赖时不仅更加高效,同时也能够处理更大规模的数据集和更长的序列。 4. Mamba与Transformer的对比 计算效...
在一系列流行的下游零分评估任务中，Mamba展现出了强劲实力。与知名开源模型如Pythia和RWKV相比，Mamba在相同token、数据集和训练长度（300B token）下，展现了出色的表现。请注意，Mamba和Pythia的训练上下文长度为2048，而RWKV的训练上下文长度为1024。关键点 Mamba模型巧妙地将选择性结构化状态空间模型（SSM）融入简化...
Mamba模型综述! Transformers作为深度学习最具代表性的架构,赋能了众多先进模型,尤其是包含数十亿参数的大型语言模型(LLMs),成为深度学习的基石。尽管取得了令人瞩目的成就,Transformers仍面临固有的局限性,尤其是在推理时,由于注意力计算的平方复杂度,导致推理过程耗时较长。
而 Mamba 则是一种状态空间模型（SSM）—— 该架构的一大显著优势是能高效地捕获序列数据中的复杂依赖关系，并由此成为 Transformer 的一大强劲对手。经典的状态空间模型可被视为循环神经网络（RNN）和卷积神经网络的（CNN 融合模型。它们可使用循环或卷积运算进行高效地计算，从而让计算开销随序列长度而线性或近线性地...
图 1：RNN、SSM、Transformer 和 Mamba 模型的效率与性能 我们想要的是介于两者之间的一种方案，或者说两全其美。一种高性能且高效的模型。剧透：Mamba 可能是一个有希望的候选者。2.2 什么是选择性？我们不想像 Transformer 那样关注整个历史记录，也不想像 RNN 和 SSM 那样将整个历史记录压缩为单一状态，而是想...
人工智能领域迎来了一位新星——Mamba,这是一种基于状态空间模型(SSMs)的新型AI模型,它作为Transformer模型的有力竞争者,解决了后者在处理长序列数据时的效率问题。 Mamba模型的亮点 长序列处理能力:Mamba能够处理长达百万级别的token序列,这对于需要长期记忆的任务至关重要。
Mamba模型如同装备智能扫描仪的机械臂,既能快速抓取关键零件,又能记住传送带运转规律。 该模型核心借鉴了控制工程中的状态空间理论。设想给机械臂安装记忆芯片,芯片内存储着物料流动的数学规律。当传送带送来新的文字片段时,机械臂不是简单记录当前零件,而是根据记忆芯片里的公式预测物料流动趋势。这种预测能力使其在处理...