Selective State Spaces就是个扩维的Gated linear RNN,跟Linear Attention有着千丝万缕的联系。 你说State Spaces离散化我笑.jpg。首先data dependent的decay完全丧失了LTI的性质,非要叫State Space多多少少有点强行。其次个人完全不信离散化能有什么用。如果真有用,论文实现里也不至于把B的离散化直接简化成linear a...
论文介绍 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 关注微信公众号: DeepGoAI 项目地址:github.com/state-spaces (已经6.3k+) 论文地址:arxiv.org/abs/2312.0075 本文介绍了一种新的序列模型架构,名为Mamba,它通过选择性状态空间模型(Selective State Space Models, SSMs)来改进传统的状态...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Mamba:基于选择状态空间的线性时间序列建模 论文两位作者Albert Gu和Tri Dao,博士都毕业于斯坦福大学,导师为Christopher Ré。 Albert Gu现在是CMU助理教授,多年来一直推动SSM架构发展。他曾在DeepMind 工作,目前是Cartesia AI的联合创始人及首席科学家。
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》 利用选择性状态空间的线性时间序列建模 作者 Albert Gu 和 Tri Dao Albert Gu 来自卡内基梅隆大学机器学习系,Mamba 脱胎于 Albert Gu 的前作 S4 架构。 Tri Dao 来自普林斯顿大学计算机科学系,Mamba 的简化块设计结合了 Tri Dao 的 H3 块和...
Mamba[1]是一种先进的 state-space model (SSM),专为高效处理复杂的数据密集型序列而设计。它最近发表在由主要研究人员 Albert Gu 和 Tri Dao 撰写的论文“Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces”中。 Mamba 因其在语言处理、基因组学和音频分析等各个领域的应用而脱颖而出。这种创...
论文二:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 论文地址:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2312/2312.00752... 项目地址:https://github.com/state-spaces/mamba 机器之心报道:五倍吞吐量,性能全面包围Transformer:新架构Mamba引爆AI圈 ...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces一文中提出了Mamba,我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章中,通过将绘制RNN,transformer,和Mamba的架构图,并进行详细的对比,这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。 为了说明为什么Mamba是这样一个有趣的架构,让我们先介绍Transformer。
不过该团队也注意到这一设计和《Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces》的设计有些相似；后者交替堆叠了 Mamba 层和前馈层，但得到的模型相比于单纯的 Mamba 还略有不及。该设计在图 1 中被记为 Mamba-MLP。MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行...
不过该团队也注意到这一设计和《Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces》的设计有些相似;后者交替堆叠了 Mamba 层和前馈层,但得到的模型相比于单纯的 Mamba 还略有不及。该设计在图 1 中被记为 Mamba-MLP。 MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行...