Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 翻译 基础模型现在为深度学习中大多数令人兴奋的应用程序提供支持,几乎普遍基于 Transformer 架构及其核心注意力模块。许多次二次时间架构(例如线性注意力、门控卷积和循环模型以及结构化状态… 易显维发表于南湖研究院 Mamba
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 Selective State Space Models with Mixture of Experts ...
告别Transformer:Mamba 模型如何实现线性时间序列建模 在深度学习领域,Transformer 架构已成为处理序列数据的主流方法。然而,随着序列长度的增加,Transformer 在计算和内存方面的需求也急剧上升。为了解决这一问题,研究人员提出了 Mamba(Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces)模型,一种基于选择性状态空间(...
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...
Mamba：长序列处理的革命性模型 Mamba：高效处理复杂数据序列的革命性模型Mamba，这一创新的state-space model（SSM），被特别设计用于高效地处理繁琐的数据密集型序列。其最新研究成果已由主要研究者Albert Gu和Tri Dao共同发表在论文“Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces”中。Mamba在语言...
英文标题:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 发布平台:预印本 发布日期:2023-12-01 引用量(非实时):201 DOI: 作者:Albert Gu, Tri Dao 关键字:#Mamba 文章类型:preprint 品读时间:2024-04-24 10:16 1 文章萃取
https://www.youtube.com/watch?v=9dSkvxS2EB0 OUTLINE: 0:00 - Introduction 0:45 - Transformers vs RNNs vs S4 6:10 - What are sttate space models? 12:30 - Selective State Space Models 17:55 - The Mamba architecture 22:20 - The SSM layer and forward propagation 31:15 - Utilizing...
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...
E.3 DNA Modeling E.3.1 Pretraining Details We describe the dataset and training procedure of the HG38 pretraining task in more detail. E.3.2 Scaling: Model Size Details Models. The models we consider are: • Transformer++: a Transformer with improved architecture, notably the usage of RoPE...
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...