Mamba Model Knowledge 预备知识准备 状态空间、观测空间与马尔可夫性。 时间序列建模常用模型:transformer、LSTM and RNN. 门控网络:LSTM 结构化状态空间模型SSM结构化状态空间模型(Structured State Space Model,SSM)是一种用于描述系统随时间演变的统计模型。它广泛应用于信号处理、计量经济学、控制理论和机器学习等多个...
作者的简单观察结果是，使用 Mamba（不做修改）可以缓解语言建模中的主要计算瓶颈，从而消除 patching 并有效利用可用的计算资源。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）...
Mamba-360: Survey of state space models as transformer alternative for long sequence modelling: Methods, applications, and challenges. arXiv:2404.16112State space model for new-generation network alternative to transformers: A survey. arXiv:2404.09516Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy....
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...
State space model for new-generation network alternative to transformers: A survey. arXiv:2404.09516 Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy. arXiv:2405.04404 A survey on vision mamba: Models, applications and challenges. arXiv:2404.18861 ...
如果在本地运行,需要把两个文件放到同一个目录;如果用Colab,则需要在连接成功后把model.py上传。 △如果不上传,会出现“找不到‘model’”的报错 之后是安装所需的依赖环境,Colab需要手动安装的是einops,其他工具可以根据报错信息判断缺少的依赖。 !pip install 需要安装的依赖名称 ...
最近，一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面。在这篇论文中，研究者提出了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」。它在多个方面改进了先前的工作。作者表示，「Mamba」在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展，其性能在实际...
对于聊天模板，可以使用以下格式：<|im_start|>userprompt<|im_end|><|im_start|>assistant 用户还可以直接使用基础模型和指令模型的4-bit转换版本，但要保证GPU与bitsandbytes库兼容，才能运行量化模型。用户还可以通过torch.compile获得更快的推理速度，加载模型后，只需调用model = torch.compile(model)。
Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design...
self.A=nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model,state_size,device=device),p=2,dim=-1))nn.init.xavier_uniform_(self.A)self.B=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.C=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.delta=torch...