MoE-Mamba 能同时提升 SSM 和 MoE 的效率。而且该团队还发现，当专家的数量发生变化时，MoE-Mamba 的行为是可预测的。该团队也进行了实验论证，如图 1 所示，结果表明：相比于 Mamba，MoE-Mamba 达到同等性能时所需的训练步骤数少 2.2 倍，这彰显了新方法相较于 Transformer 和 Transformer-MoE 的潜在优势。这...
MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行的有条件处理;其中的无条件处理可高效地将序列的整个上下文整合到一个内部表征中,而有条件处理可为每个 token 使用最相关的专家。这种将有条件处理和无条件处理交替起来的思路在一些基于 MoE 的模型中已经得到了应用,不过它们通常是交替基本的...
MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行的有条件处理;其中的无条件处理可高效地将序列的整个上下文整合到一个内部表征中,而有条件处理可为每个 token 使用最相关的专家。这种将有条件处理和无条件处理交替起来的思路在一些基于 MoE 的模型中已经得到了应用,不过它们通常是交替基本的...
MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行的有条件处理;其中的无条件处理可高效地将序列的整个上下文整合到一个内部表征中,而有条件处理可为每个 token 使用最相关的专家。这种将有条件处理和无条件处理交替起来的思路在一些基于 MoE 的模型中已经得到了应用,不过它们通常是交替基本的...
【腾讯Hunyuan-TurboS】首款超大型混合Transformer-Mamba MoE模型震撼发布 1.研究方法 这款混元Hunyuan - TurboS模型提出许多原创性理论！架构融合：融合Mamba与Transformer，Mamba降低长文本处理复杂度至O(n)，减少缓存占用，Transformer负责上下文理解，构建出兼具高效与强理解能力的混合架构，且在超大型MoE模型中无损...
当MoE架构与Mamba算法强强联合时,状态空间模型的参数规模得到了前所未有的扩展。MoE架构将复杂的任务划分为多个子任务,每个子任务由一个专家模型处理,而Mamba算法则负责在巨大的参数空间中为每个子任务找到最优解。这种分工合作的方式,使得模型能够在处理大规模数据和复杂任务时依然保持高效和准确。 为了验证MoE与Mamba联...
腾讯发布Hunyuan-TurboS：首款超大型混合Transformer-Mamba MoE模型震撼登场 今日，腾讯在X平台上正式宣布推出其最新AI模型Hunyuan-TurboS，这款被誉为“首款超大型Hybrid-Transformer-Mamba MoE模型”的产品迅速引发全球科技圈的热议。根据X用户披露的信息，Hunyuan-TurboS通过融合Mamba的高效长序列处理能力和Transformer...
本文提出的MoE-Mamba充分利用了前两种架构的兼容性,例如,在原有Mamba结构的基础上仿照MoE-Transformer将两个mamba块中的其中一个替换成一个可选择的MoE块。这种将mamba层与MoE交错设置的模式可以有效地将序列的整个上下文集成到mamba块的内部表示中,从而将其与MoE层的条件处理分开。
未来,随着研究的深入和技术的不断迭代,MoE-Mamba模型有望在更多领域发挥重要作用。同时,我们也期待看到更多关于SSM和MoE结合的创新研究,为深度学习领域带来更多的突破和进展。 结语 MoE与Mamba的强强联合,不仅推动了状态空间模型在参数扩展方面的重大突破,还为深度学习领域的发展注入了新的活力。我们有理由相信,在未来的...
近日,波兰一个研究团队发现,如果将 SSM 与混合专家系统(MoE/Mixture of Experts)组合起来,可望让 SSM 实现大规模扩展。MoE 是目前常用于扩展 Transformer 的技术,比如近期的 Mixtral 模型就使用了这一技术,参阅机器之心文章。 这个波兰研究团队给出的研究成果是 MoE-Mamba,即将 Mamba 和混合专家层组合起来的模型。