将模型规模扩大到10亿参数后，研究人员证明Mamba的性能超过了Llama等大量基线模型。Mamba语言模型与同体量的Transformer相比，具有5倍的生成吞吐量，而且Mamba-3B的质量与两倍于其规模的Transformer相当（与Pythia-3B相比，常识推理的平均值高出4分，甚至超过了Pythia-7B）。选择性状态空间模型 研究人员利用合成任务的直觉...
在S4中，我们可以预先计算该内核、保存，并将其与输入x相乘。这很好，因为离散参数、和C是恒定的。但同样，在Mamba中，这些矩阵会根据输入而变化！因此，我们无法预计算，也无法使用CNN模式来训练我们的模型。如果我们想要选择性，我们得用RNN模式进行训练。方法是删除方程3b以获得“戏剧性的效果”。但这给Mamba的作...
Jamba 的 MoE 层允许它在推理时仅利用可用的 52B 参数中的 12B，并且其混合架构使这些 12B 活跃参数比同等大小的纯 transformer 模型更有效。此前，没有人将 Mamba 扩展到 3B 参数之外。Jamba 是同类模型中第一个达到生产级规模的混合架构。吞吐量和效率 初步评估实验表明，Jamba 在吞吐量和效率等关键衡量指标上...
由于其中三个离散参数A、B和C都是常数,因此我们可以预先计算左侧向量并将其保存为卷积核。这为我们提供了一种使用卷积计算y的简单方法,如以下两个方程所示(Mamba论文中的3a和3b): 划重点:这些循环和卷积形式(作者称之为“RNN模式”和“CNN模式”)在数学上是等效的。 因此S4可以根据你需要它执行的操作进行变形,...
作为通用序列模型的骨干，Mamba 在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了 SOTA 性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，他们的 Mamba-3B 模型都优于同等规模的 Transformer 模型，并能与两倍于其规模的 Transformer 模型相媲美。更多详情，可以参考机器之心之前的报道：五倍吞吐量，性能全面包围 ...
在最受关注的语言任务上,Mamba-3B超越同等规模的Transformer,与两倍大的Transformer匹敌。 并且相关代码、预训练模型checkpoint都已开源。 两位作者的解读都获得大量转发。 有网友发现,连在线预测平台上的“Transformer在2027年还是SOTA吗?”都在这一天出现明显下降。
作为通用序列模型的骨干，Mamba 在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了 SOTA 性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，他们的 Mamba-3B 模型都优于同等规模的 Transformer 模型，并能与两倍于其规模的 Transformer 模型相媲美。这篇论文的作者只有两位，一位是卡内基梅隆大学机器学习系助理教授 Albert ...
与类似规模的 Transformer 相比,Mamba 具有 5 倍的生成吞吐量,而且 Mamba-3B 的质量与两倍于其规模的 Transformer 相当(例如,与 Pythia-3B 相比,常识推理的平均值高出 4 分,甚至超过 Pythia-7B)。
这很好,因为离散参数、和C是恒定的。但同样,在Mamba中,这些矩阵会根据输入而变化!因此,我们无法预计算,也无法使用CNN模式来训练我们的模型。如果我们想要选择性,我们得用RNN模式进行训练。方法是删除方程3b以获得“戏剧性的效果”。 但这给Mamba的作者带来了一个问题:RNN模式的训练速度非常慢。
没有发现任何使用相对位置编码在 Pile 上训练的开源 3B 模型，因此无法进行这种比较。Mamba 和 Pythia 一样，在训练时没有考虑长度外推法，因此不具有可比性。正如 Transformer 有很多技术（如不同的位置嵌入）来提高它们在长度概括等轴上的能力一样，在未来的工作中，为类似的能力推导出 SSM 特有的技术可能会很有...