Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Albert Gu*, Tri Dao* Paper:https://arxiv.org/abs/2312.00752 Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality Tri Dao*, Albert Gu* ...
在ChatGPT的推动下，大型语言模型（LLMs）步入了一个崭新的纪元，其在语言理解、对话交互和逻辑推理方面...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Winter 2024, CSE 291 (L00): Theory of LLMs, UC San Diego Deep learning applications have seen substantial advancements with the advent of the Transformer architecture and its attention mechanism. Despite its success, Transformers face ...
Mamba 语言模型与类似规模的 Transformer 相比,具有 5 倍的生成吞吐量,而且Mamba-3B的质量与两倍于其规模的 Transformer 相当(例如,与 Pythia-3B 相比,常识推理的平均值高出 4 分,甚至超过 Pythia-7B)。 State Space Models(状态空间模型) “状态空间模型”一词广泛涵盖涉及潜在状态的任何循环过程,并已用于描述跨...
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇...
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇...
Mamba-ND: Selective State Space Modeling for Multi-Dimensional Data: 这篇论文介绍了Mamba-ND,这是一种将Mamba架构扩展到任意多维数据的通用设计。 FD-Vision Mamba for Endoscopic Exposure Correction: 为了解决这个问题,设计了一个基于频域的网络,称为FD-Vision Mamba (FDVM-Net),通过重构内窥镜图像的频域来实...
GitHub:https://github.com/state-spaces/mamba 对于线性模型来说,标准复制任务很简单。选择性复印和感应头需要用于LLM的动态、内容感知存储器。 结构化状空间(Structured State Space,S4)模型最近成为了序列模型领域的一种有前景的新类别,它融合了循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和传统状态空间模型的特性。在...
VMamba 成功的关键在于采用了 Selective Scan Space State Sequential Model（S6 模型）。该模型设计之初是用于解决自然语言处理（NLP）任务。与 ViT 中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。然而，由于视觉信号（如图像）...
为了解决这个挑战，华为诺亚方舟实验室的科研团队发表了新工作《DenseMamba: State Space Models with Dense Hidden Connection for Efficient Large Language Models》, 提出一个适用于各类 SSM 模型例如 Mamba 和 RetNet 的 DenseSSM 方法，该方法有选择地将浅层隐藏状态整合到深层，保留了对最终输出至关重要的浅层...