Mamba作为一种新型的选择性状态空间模型方法,在语言建模方面可以媲美Transformer,并且目前已经有了很多结合Mamba的研究成果。 那么,今天我就整理了Mamba经典论文+Mamba大模型/遥感/医学/综述等论文合集。论文合集获取方式如下: 性能超Transformer!Mamba系列论文整理分享 01.Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spacesarxiv.org/abs/2312.00752 github:github.com/state-spaces Intro Mamba模型最近在深度学习领域掀起了不小的热潮,国内很多一部分研究者都在追赶这个热点,通用赛道的人想着把Transformer替换成Mamba刷个热点,具体赛道的想着哪个块能换成Mamba跑上一跑。
一步步揭秘“Mamba”：更快、更强的深度学习模型 大家好! 🖐️ 今天我们要一起探索一篇令人振奋的研究论文——"Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces"。这篇文章由Albert Gu 和 Tri Dao合作撰写，他们分别来自卡内基梅隆大学的机器学习系和普林斯顿大学的计算机科学系。所以，准备好了...
基础模型(Foundation models,FM),即在海量数据上进行预训练,然后针对下游任务进行调整的大型模型。 这些基础模型的骨干通常是序列模型,可在语言、图像、语音、音频、时间序列和基因组学等各种领域的任意输入序列上运行。 现代FM 主要基于一种单一类型的序列模型:Transformer及其核心注意力层。 优点:自注意力的功效归功于...
01.Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Transformer 模型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 ,计算效率非常低。在这篇论文中,研究者提出了一种新架构—「选择性状态空间模型」。 02.MoE-Mamba: Effcient Sele...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces一文中提出了Mamba,我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章中,通过将绘制RNN,transformer,和Mamba的架构图,并进行详细的对比,这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。 为了说明为什么Mamba是这样一个有趣的架构,让我们先介绍Transformer。
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces一文中提出了Mamba,我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章中,通过将绘制RNN,transformer,和Mamba的架构图,并进行详细的对比,这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。 为了说明为什么Mamba是这样一个有趣的架构,让我们先介绍Transformer。
不过该团队也注意到这一设计和《Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces》的设计有些相似；后者交替堆叠了 Mamba 层和前馈层，但得到的模型相比于单纯的 Mamba 还略有不及。该设计在图 1 中被记为 Mamba-MLP。MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行...
Mamba[1] 是一种先进的 state-space model (SSM),专为高效处理复杂的数据密集型序列而设计。它最近发表在由主要研究人员 Albert Gu 和 Tri Dao 撰写的论文“Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State S...
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