在上下文学习(In-Context Learning, ICL)任务中,Mamba和Transformer都展现出了强大的学习能力。在标准ICL任务,如线性回归和决策树学习中,Mamba和Transformer都能够有效地从输入示例中学习并执行任务。然而,在处理更复杂的ICL任务,如稀疏奇偶校验时,Mamba显示出了明显的优势。这种任务要求模型能够忽略无关信息并专注于关键...
这段motivate了一下为啥我们需要一些context-independent的参数来作为 world knowledge。 接下来 Titans有三种hybrid的方式: 第一种叫Memory As a Context (MAC),这种方式是逐chunk来处理的。对于每个chunk,将每个位置的query从RNN memory里面查询出来的output token,以及persistent memory token,和当前chunk的输入token...
A Comparative Study on In-Context Learning Tasks:这项研究评估了SSMs(主要是Mamba)在各种任务中的ICL性能,并与Transformer模型进行了比较。 Mamba-ND: Selective State Space Modeling for Multi-Dimensional Data: 这篇论文介绍了Mamba-ND,这是一种将Mamba架构扩展到任意多维数据的通用设计。 FD-Vision Mamba for ...
“In-context Learning and Induction Heads”. In: Transformer Circuits Thread (2022). https://transformer-circuits.pub/2022/in-context-learning-and-inductionheads/index.html. [73] Aaron van den Oord, Sander Dieleman, Heiga Zen, Karen Simonyan, Oriol Vinyals, Alex Graves, Nal Kalchbrenner, ...
mambazigzagtemporal-contextvideo-segmentationvideo-polyp-segmentationspace-filling-curveselective-scanhilbert-selective-scanhilbert-mambaneighborhood-attention-in-videoslocality-biasdilation-factorlocal-global UpdatedAug 23, 2024 Python basf/mamba-tabular
[2024_032]Is Mamba Capable of In-Context Learning? Riccardo Grazzi, Julien Siems, Simon Schrodi, Thomas Brox, Frank Hutter [Paper] [2024_031]LOCOST: State-Space Models for Long Document Abstractive Summarization, Florian Le Bronnec, Song Duong, Mathieu Ravaut, Alexandre Allauzen, Nancy F. ...
Despite these benefits, SSMs alone may fall short compared to transformers on tasks that demand strong copying or in-context learning capabilities.To harness the strengths of both approaches, SSM-Hybrid models incorporate MLP, Transformer, and SSM blocks in their architecture. As highlighted in a ...
[2] Deng J, Dong W, Socher R, et al. Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In CVPR 2009.[3] Lin T Y, Maire M, Belongie S, et al. Microsoft coco: Common objects in context. In ECCV 2014. [4] Dosovitskiy A, Beyer L, Kolesnikov A, et al. An image is worth...
因此SSM在一些任务上天然表现不好,具体的两个例子包括1)selective copying(选择性拷贝),例如把一条知乎评论中负面的词语删掉;2)induction heads(没想到合适的中文翻译。。),例如常用的in-context learning,模型需要通过对给定的样例推理来知道正确的答案如何构建。因此,Mamba的动机就是我要让SSM变得更灵活,更context-...
纯基于SSM的模型:通过比较8b参数量的Mamba,Mamba-2和Transformers结构的模型,在3.5T token长度上进行训练,结果发现纯基于SSM结构的模型在很多任务上可以匹敌或者超过Transformers结构的模型;但是在特定任务上比如strong copying,in-context learning和long-context reasoning上表现略差。 混合模型(Mamba-2-Hybrid):8B参数,...