Selective State Space Model 经典状态空间模型(State space model, SSM):经典的状态空间模型是一个连续系统,它通过隐藏状态\bm{h}(t)\in\mathbb{R}^{d\times 1}将输入x(t)\in\mathbb{R}映射到输出y(t)\in\mathbb{R},可以写成: \begin{equation} \begin{split} \bm{h}'(t)&=\bm{A}\bm{h}(t...
为了解决上面的问题,作者提出了一种新的选择性 SSM(Selective State Space Models,简称 S6 或 Mamba)。这种模型通过让 SSM 的矩阵 A、B、C 依赖于输入数据,从而实现了选择性。这意味着模型可以根据当前的输入动态地调整其状态,选择性地传播或忽略信息。 Mamba 集成了 S4 和 Transformer 的精华,一个更加高效(S4...
Mamba 是在论文Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces中提出的。您可以在其g...
我们提出了一种新型的选择性状态空间模型（selective state space models），通过在多个方面改进之前的工作...
基于Mamba 的创新正不断涌现,但原论文却被 ICLR 放到了「待定区」。 2023 年,Transformer 在 AI 大模型领域的统治地位被撼动了。发起挑战的新架构名叫「Mamba」,它是一种选择性状态空间模型( selective state space model),在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且,它可以随上下文长度的增加实现线性扩展,...
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 的核心在于引入了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」，这使得 Mamba 在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。当时，论文作者 Albert Gu 表示，Mamba 的成功让他对 SSM 的未来充满了信心。如今，康奈尔大学和苹果的这篇论文似乎又给 SSM 的应用前景增加了新的例证。
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...
选择性状态空间模型 (Selective State Space Model):Mamba通过选择改进了 SSM,提出了选择性状态空间模型。参数被设置为的函数, 从而成为依赖于输入的参数。因此, 离散化参数也是依赖于输入的。选择性状态空间模型可以写成: 为了便于后续推导,作者对等式进行了3个修改: ...
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...