mamba_ssm/modules/mamba_simple.py #mamba 模型的计算实现 mamba_ssm/models/mixer_seq_simple.py #模型定义 mamba_ssm/ops/selective_scan_interface.py #OP实现 下面是相对完整的实现代码 mamba 的 S4 计算 def mamba_inner_ref( xz, conv1d_weigh
Mamba 作者在他们的存储库中包含了一个基准脚本。 for model in "state-spaces/mamba-1.4b" "models/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.4" do for prompt_len in 100 500 1000 2000 5000 10000 do python3 benchmark_generation_mamba_simple.py --model-name ${model} --promptlen ${prompt_len} --genlen 100 ...
在三个公共HSI数据集上的实验结果表明,与现有的最先进方法相比,DualMamba在模型参数和浮点运算(FLOPs)上都有显著减少,同时在分类精度上取得了优异的性能。 3. SAMBA: Simple Hybrid State Space Models for Efficient Unlimited Context Language Modeling 方法 SAMBA是一种新颖的混合神经网络架构,专为高效无限上下文语言...
if initialize_states: conv_state.zero_() ssm_state.zero_() return conv_state, ssm_state class Block(nn.Module): def __init__( self, dim, mixer_cls, norm_cls=nn.LayerNorm, fused_add_norm=False, residual_in_fp32=False ): """ Simple block wrapping a mixer class with LayerNorm/...
Simple Stem现代视觉 Transformer (ViTs)通常采用分割的图像块作为其初始模块,将图像划分为非重叠段。这种分割是通过Kernel大小为4,步长为4的卷积操作实现的。然而,来自EfficientFormerV2[43]等近期研究指出,这种方法可能会限制ViTs的优化能力,影响整体性能。为了在性能和效率之间取得平衡,作者提出了一个简化的stem层。作...
Define mamba. mamba synonyms, mamba pronunciation, mamba translation, English dictionary definition of mamba. n. Any of several highly venomous elapid snakes of the genus Dendroaspis of tropical Africa, especially D. angusticeps, the green mamba, or D.
Fedus et al. 在 2022 年的论文《Switch transformers: Scaling to trillion parameter models with simple and efficient sparsity》中提出的 Switch 是一种 Token Choice 架构，其是将每个 token 路由到单个专家（K=1），而他们使用该方法将 Transformer 的参数规模成功扩增至了 1.6 万亿。波兰的这个团队在实验...
Fedus et al. 在 2022 年的论文《Switch transformers: Scaling to trillion parameter models with simple and efficient sparsity》中提出的 Switch 是一种 Token Choice 架构,其是将每个 token 路由到单个专家(K=1),而他们使用该方法将 Transformer 的参数规模成功扩增至了 1.6 万亿。波兰的这个团队在实验中也...
selective_state_update = None try: from mamba_ssm.ops.triton.layernorm import RMSNorm, layer_norm_fn, rms_norm_fn except ImportError: RMSNorm, layer_norm_fn, rms_norm_fn = None, None, None class Mamba(nn.Module): def __init__( ...
import argparse import time import json import torch import torch.nn.functional as F from einops import rearrange from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from mamba_ssm.models.mixer_seq_simple import MambaLMHeadModel parser = argparse.ArgumentParser(description="Generation benchmarking...