是 Mamba 做的改进.先看\Delta, 以前大小是 D, 现在是 (B, L, D), 也就是说对于一个 batch ...
为此，作者还发布了一系列模型的权重（参数量最高可达2.8B，在300B token上训练），以及快速推理代码。项目地址：https://github.com/state-spaces/mamba 击败Transformer的架构，是怎样诞生的 现在的基础模型，几乎都是基于Transformer架构和其中最核心的注意力模块来构建的。为了解决Transformer在处理长序列时的计算低效...
self.D = nn.Parameter(torch.ones(config.d_inner)) ; D = self.D.float() delta, B, C 的计算: deltaBC = self.x_proj(x) #这个是上面的经过 一维 Conv 的 x,不是原始的输入。 delta, B, C = torch.split(deltaBC, [self.config.dt_rank, self.config.d_state, self.config.d_state],...
正如现代Transformer架构，在Mamba-2中，研究牛人员通常将这些维度，选择为64或128左右的常数。当模型维度D增加时，便会增加头数量，同时保持头维度N和P不变。为了说明如何做到这一点，研究人员可以将多头注意力的思想进行移植和扩展，从而为SSM或任何一般序列变换定义类似的模式。1. 多头SSM（MHS） / 多头注意力（MH...
为了解决这个挑战，华为诺亚方舟实验室的科研团队发表了新工作《DenseMamba: State Space Models with Dense Hidden Connection for Efficient Large Language Models》, 提出一个适用于各类 SSM 模型例如 Mamba 和 RetNet 的 DenseSSM 方法，该方法有选择地将浅层隐藏状态整合到深层，保留了对最终输出至关重要的浅层...
论文标题：MambaByte: Token-free Selective State Space Model论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.13660.pdf 他们在实验中将 MambaByte 与 Transformers、SSM 和 MegaByte（patching）架构进行了比较，这些架构都是在固定参数和固定计算设置下，并在多个长篇文本数据集上进行比较的。图 1 总结了他们的主要发现。...
State Space Model(SSM):状态空间模型,用来刻画上一个状态对当前状态的影响,以及当前状态对输出的影响;State Space Model中假设上一个状态和当前时刻的输入会影响下一个状态,并且当前的观测结果是由当前状态决定的。SSM可以表示为如下形式,矩阵A、B、C、D为超参数; ...
基于状态空间模型(State Space Model)的Mamba模型最近在深度学习领域有赶超Transformer的势头。其最主要的优势就在于其在长序列任务上的优异性能与较低的计算复杂度。本文就Mamba模型的原理进行解析,分析Mamba模型在结构上与Transformer的不同之处,以及其具有的...
B = x_dbl[:, delta_rank:delta_rank + d_state] # (bl d) if B_proj_bias is not None: B = B + B_proj_bias.to(dtype=B.dtype) if not A.is_complex(): B = rearrange(B, "(b l) dstate -> b dstate l", l=L).contiguous() ...
Mamba 的提出带动了研究者对状态空间模型（state space model，SSM）兴趣的增加，不同于 Transformer 中自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长，由于 SSM 擅长捕捉远程依赖关系，因而开始受到大家追捧。在此期间，一些基于 SSM 的方法如线性状态空间层（LSSL）、结构化状态空间序列模型（S4）、对角...