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。
线性时间不变性(Linear Time Invariance, LTI)这一概念及其在状态空间模型(SSMs)中的应用。LTI是指模型的动力学(即它如何随时间变化)在整个时间里是恒定的。具体来说,这意味着模型的参数( Delta, A, B, C )和相应的离散参数( bar{A}, bar{B} )在所有时间步上都是固定不变的。LTI属性与递归和卷积有着深...
《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 利用选择性状态空间的线性时间序列建模 作者 Albert Gu 和 Tri Dao Albert Gu 来自卡内基梅隆大学机器学习系,Mamba 脱胎于 Albert Gu 的前作 S4 架构。 Tri Dao 来自普林斯顿大学计算机科学系,Mamba 的简化块设计结合了 Tri Dao 的 H3 块和...
机器之心报道:预训练无需注意力,扩展到4096个token不成问题,与BERT相当 论文二:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 论文地址:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2312/2312.00752... 项目地址:https://github.com/state-spaces/mamba 机器之心报道:五倍吞吐量,性能全面包围Transfo...
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...
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。
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...
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...