python evals/lm_harness_eval.py --model mamba --model_args pretrained=state-spaces/mamba-130m --tasks lambada_openai,hellaswag,piqa,arc_easy,arc_challenge,winogrande --device cuda --batch_size 64 python evals/lm_harness_eval.py --model hf --model_args pretrained=EleutherAI/pythia-160m -...
首先，打开一个能运行PyTorch笔记的工具，比如Jupyter、VSCode，或者在线的谷歌Colab等。然后下载作者的笔记和Python脚本，用Colab的话也可以使用GitHub导入功能。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...
首先,打开一个能运行PyTorch笔记的工具,比如Jupyter、VSCode,或者在线的谷歌Colab等。 然后下载作者的笔记和Python脚本,用Colab的话也可以使用GitHub导入功能。 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...
然后下载作者的笔记和Python脚本,用Colab的话也可以使用GitHub导入功能。 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...
然后下载作者的笔记和Python脚本,用Colab的话也可以使用GitHub导入功能。 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...
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. - kew-lab/mamba-ai-model
Mamba基于“选择性状态空间模型”(selective state space model),在处理长序列时展现出更高的效率和性能。Mamba的主要创新点包括: 线性时间复杂度:与Transformer不同,Mamba在序列长度方面实现了线性时间运行,特别适合处理非常长的序列。 选择性状态空间:Mamba利用选择性状态空间,能够更高效和有效地捕获相关信息,特别是在...
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...
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...
这次，新一代的Mamba-2卷土重来、再战顶会，顺利拿下了ICML 2024！仍是前作的两位大佬（换了个顺序），仍是熟悉的配方：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.21060 开源代码和模型权重：https://github.com/state-spaces/mamba 不同的是，作者在更高的视角上，统一了状态空间模型（SSM）和注意力机制（...