该块是Mamba模型的基本组件,负责通过一系列转换处理输入序列,以捕获数据中的相关模式和特征。这些不同层和操作的组合允许MambaBlock有效地处理复杂的序列建模任务。MambaBlock是Mamba核心功能。 class MambaBlock(nn.Module):def __init__(self, seq_len, d_mo...
我们的结果表明,mamba是一个强有力的候选作为一般序列模型骨干。 代码部分 针对Mamba模型进行复现(未含有数据集、数据集处理、训练等部分) 必要库 线性变换与离散化 线性变换与离散化的数学公式为: 集成到类中表示为: Mamba Block 由此结构编程代码为: Mamba Model 超参数设置...
d_conv=4, # Local convolution width expand=2, # Block expansion factor ).to("cuda") y = model(x) print(y) 这个算法跟其它 LLM 模型一样,就是堆叠 Mamba 多层,形成一个标准的 LLM 了。但是看下面的算法图实现,每一层可以选择用S4实现还是用S6实现。所以,Mamba 是有两种实现结构。 在计算不同的...
super(Mamba, self).__init__() self.mamba_block1=MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) self.mamba_block2=MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) self.mamba_block3=MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) defforward(self, x): x=self.mamba_block1(x)...
为了实证验证这一假设,作者通过在移除核心 token mixer SSM 的同时堆叠 Mamba Block 来构建一系列名为 MambaOut 的模型。实验结果有力地支持了我们的假设。具体来说,对于 ImageNet 图像分类,MambaOut 超过了所有视觉 Mamba 模型,这表明该任务确实没有必...
AI检测代码解析 # 定义MambaBlock模块 class MambaBlock(nn.Module): def__init__(self, seq_len, d_model, state_size, device): super(MambaBlock, self).__init__() self.inp_proj = nn.Linear(d_model, 2*d_model, device=device)
x=self.mamba_block3(x) returnx 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. RMSNorm是一个自定义规范化层,这一层用于规范神经网络的激活,这可以帮助稳定和加快训练。 AI检测代码解析 classRMSNorm(nn.Module): def__init__(self,
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Configuration flags and hyperparametersUSE_MAMBA=1DIFFERENT_H_STATES_RECURRENT_UPDATE_MECHANISM=0device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 定义超参数和初始化 代码语言:javascript ...
作者的方法在性能上超过了之前的非层次化模型,并且与层次化替代方案具有竞争力。特别是在需要高分辨率输入的任务中,PlainMamba在保持高性能的同时,计算量大大减少。 代码和模型可在 https://github.com/ChenhongyiYang/PlainMamba 获取。 1 Introduction