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,...
Transformer的核心组件是注意力机制，SSM模型的核心则是一个线性时变系统。两者看似不相关，但论文指出：它们都可以表示成可半分离矩阵（Semiseparable Matrices）的变换。先从SSM的视角来看。SSM本身就定义了一个线性映射，恰好对应了一个半可分离矩阵。半可分离矩阵有着特殊的低秩结构，这种结构又恰好对应了SSM模型中...
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...
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...
之前的研究表明，基于 SSM 的序列模型是一种有效而且高效的通用神经序列模型。通过使用这种架构，可以使 SSM 核心处理更细粒度的图像表示，消除全局分块化或多尺度层。为进一步提高效率，DIFFUSSM 在网络的密集组件中采用沙漏 (hourglass) 架构。作者在不同分辨率下验证了 DIFFUSSM 的性能。在 ImageNet 上的实验证明...
受到状态空间模型(SSM),也叫Mamba,能够有效捕获全局语义信息的启发,我们提出了一个针对高分辨率遥感图像的语义分割框架,命名为Samba。 Samba利用编码器-解码器架构,其中Samba块作为编码器用于多级语义信息的有效提取,而UperNet作为解码器。 我们在LoveDA数据集上对Samba进行了评估,并将其性能与表现最佳的CNN和ViT方法进行...
Mamba 类模型从卡尔曼 State Space Model 发展而来,除了有按 DNN 这边起名传统的昵称(什么 ELMO、BERT、Transformer),也有能反映在 SSM 家族谱系的正式名称,比如 Mamba1 也叫 S6,Mamba2 也叫 SSD↩︎ 扫描这个词非常生动形象,很容易联想到老式显像管电子束来回扫描出影像的画面。更泛化地说,扫描是将空间的信...
Mamba 为状态空间模型添加了选择性，从而实现了与 Transformer 类似的性能，同时保持了 SSM 的亚二次工作复杂度。其高效的选择性扫描比标准实现快 40 倍，并且与 Transformer 相比，吞吐量可提高 5 倍。与我一起深入研究 Mamba，我们将发现选择性如何解决以前 SSM 的局限性，Mamba 如何克服这些变化带来的新障碍，...
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...