SSM卷积基本原理 分析第一个方程 分析第二个方程 Mamba:一种深度学习架构,专注于序列建模 架构概述 关键组件 选择性状态空间模型 选择性压缩与上下文信息处理 1. 标准复制任务(左图)(固定间距) 2. 选择性复制任务(右图)(随机间距) 选择改进 SSM 算法1 :Standard SSM(S4) 改进算法2 :选择性SSM(S6) Mamba架构...
正如我们之前看到的,对于 SSM 生成的每个令牌,矩阵 A、B 和 C 都是相同的。 因此,SSM 无法执行内容感知推理,因为它将每个标记视为固定 A、B 和 C 矩阵的结果。 这是一个问题,因为我们希望 SSM 对输入(提示)进行推理。 SSM 表现不佳的第二个任务是感应头,其目标是重现输入中发现的模式: 在上面的示例中,...
为了解决这个问题，这项新研究用一个可扩展性更强的状态空间模型（SSM）主干替代了传统架构中的注意力机制，开发出了一个名为 Diffusion State Space Model（DIFFUSSM）的新架构。这种新架构可以使用更少的算力，媲美或超越具有注意力模块的现有扩散模型的图像生成效果，出色地生成高分辨率图像。得益于上周「Mamba」的...
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。近期也有一些研究者在探索将 SSM 和 Mamba 与其它方法组...
没错，这篇论文的提出的重磅发现：Transformer中的注意力机制与SSM存在着非常紧密的数学联系。团队通过提出一个叫结构化状态空间二元性（Structured State Space Duality，SSD）的理论框架，把这两大模型家族统一了起来。Mamba一代论文年初被ICLR拒稿，当时还让许多学者集体破防，引起一阵热议。这次二代论文在理论和实验...
Mamba 是基于 SSM 构建的模型,能实现线性时间的推理速度(对上下文长度而言),并且其还通过硬件感知型设计实现了高效的训练流程。Mamba 采用了一种工作高效型的并行扫描方法,可以减轻循环的序列性的影响,而融合GPU操作则可无需实现扩展状态。反向传播所必需的中间状态不会被保存下来,而是会在反向通过过程中被重新计算,由...
Mamba模型采用了受控制理论启发的状态空间模型(SSM)来替代传统的注意力机制(Attention),同时保留了多层感知机(MLP)风格的投影来进行计算。Mamba模型通过这种方式实现了对序列数据的有效处理。 Mamba的应用前景 Mamba模型在多个方面展现出了卓越的性能,特别是在需要处理长序列数据的场景中。例如,在生物信息学中处理DNA序列...
第一个基于 Mamba 的生产级模型，采用新颖的 SSM-Transformer 混合架构；与 Mixtral 8x7B 相比，长上下文上的吞吐量提高了 3 倍；提供对 256K 上下文窗口的访问；公开了模型权重；同等参数规模中唯一能够在单个 GPU 上容纳高达 140K 上下文的模型。模型架构 如下图所示，Jamba 的架构采用块层（blocks-and-layers...
简介:通透想在Transformer的基础上进行创新,推出了Mamba架构,旨在提高模型的效率和性能。本文将介绍Mamba的演变过程,包括SSM、S4和mamba,以及线性transformer的特点和优势。通过实例和图表,解释这些概念如何在实际应用中发挥作用,并提供可操作的建议和解决问题的方法。
架构设计上,Mamba-2简化了块的设计,同时受注意力启发做出一些改动,借鉴多头注意力创建了多输入SSM。 有了与注意力之间的联系,SSD还可以轻松将Transformer架构多年来积累起来的优化方法引入SSM。 比如引入张量并行和序列并行,扩展到更大的模型和更长的序列。