SSM 层(State-Space Model Layer):这个模块通过状态空间形式来描述模型行为,用于跟踪输入序列的状态并进行递归预测。每个时间步都会更新状态,使模型能够持续记忆前序信息。 卷积层(Convolution Layer):卷积层作用于输入序列,将其转换成适合 SSM 处理的状态序列。通过卷积层的应用,H3 可以将序列的局部特征提取为 SSM 所...
GLaM 网络图,类似于GShard,将图中下面的block中的FFN 使用MoE layer替代,每个Token(如Roses)选择两个专家,该Block设计与GShard Transformer中的类似。 7.6 Llama 7.7 GLA Transformer[45] 2023.12 Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training:Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Ef...
注意力机制在深度学习中发挥着越来越重要的作用,本章将详细介绍注意力机制的基本原理,包括自注意力机制、ticks和Layer Normalization、多头自注意力等关键概念。此外,我们还将通过编码器这一应用实践,展示注意力机制在实际任务中的运用。最后,通过一个实战案例——自编码架构的拼音汉字生成模型,读者将进一步加深对注意力...
returnall_embeddings # `input_ids` is a list or tensor of the input IDs and `embedding_layer` is model's embedding layer ifUSE_MAMBA: # Set `batch_size` to a value that works for memory constraints encoded_inputs=batch_embedding_calls(input_ids, embedding_layer, batch_size=1).float()...
除了MoE,一些研究提出了将SSM层修改为K路结构,涉及使用并行SSM单元处理模型输入,允许从多个角度捕获信息和知识。例如,Sigma[178]开发了一种新的基于Mamba的视觉编码器,它通过使用并行SSM层来处理多模态输入。UltraLight VM-UNet[194]提出了一种具有并行SSM单元的视觉Mamba层,该层在不同通道中处理深度特征。总之,通过...
对于特征X,其首先经过LayerNorm以及视觉状态空间模块(VSSM)来建模空间维度上的远程依赖,并伴随着可学习的scale参数来调整来自残差连接中的权重: \[Z^l=\text{VSSM(LN}(F_D^l))+s\cdot F_D^l.\] 其中VSSM模块通过使用四个方向的扫描来将2D图像转化为1D输入序列,并使用前面的离散化的迭代公式进行建模。关...
SSM 层(State-Space Model Layer):这个模块通过状态空间形式来描述模型行为,用于跟踪输入序列的状态并进行递归预测。每个时间步都会更新状态,使模型能够持续记忆前序信息。 卷积层(Convolution Layer):卷积层作用于输入序列,将其转换成适合 SSM 处理的状态序列。通过卷积层的应用,H3 可以将序列的局部特征提取为 SSM 所...
能实现这样的优化功能,则是因为引入了 LSSL(Linear State-Space Layer,线性状态空间层)模型,让矩阵参数 A、B、C 在每个时间步中都保持同样的 LTI(Linear Time Invariance,线性时间不变性),这就是 S4 的优化模型——HiPPO的工作。 除此之外,HiPPO 模型还能够通过产生隐藏状态来记住历史,从而解决远程依赖关系问题,...
--spec megatron.core.models.mamba.mamba_layer_specs mamba_stack_spec \ --seed 42 46 changes: 46 additions & 0 deletions 46 examples/mamba/run_text_gen_server_8b_gpt3.sh Show comments View file Edit file Delete file This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted ...
能实现这样的优化功能，则是因为引入了 LSSL（Linear State-Space Layer，线性状态空间层）模型，让矩阵...