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* ...
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 ...
自然要有溢出.Selective State Spaces就是个扩维的Gated linear RNN，跟
自然要有溢出.Selective State Spaces就是个扩维的Gated linear RNN，跟
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...
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...
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...
MambaByte: Token-free Selective State Space Model:这篇论文提出了一种无需分词的选择性状态空间模型,称为MambaByte。MambaByte直接使用字节作为序列的基本单元,从而避免了分词的开销和错误。MambaByte使用一个字节级的Mamba模型,来对序列进行建模和生成。MambaByte在文本生成、代码生成和图像生成等任务上,展示了强大的...
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）...
Mamba,一种使用类似 RNN 的状态空间模型 (State Space Model, SSM) 作为 token mixer 的架构,能够解决 Self-attention 的二次计算复杂度,并随后引入视觉任务中。但是,与基于卷积或者 Attention 的模型相比,Mamba 在视觉方面的性能往往不足。 在本文中,...