网上其实已经有很多所谓的Windows安装mamba_ssm的教程[1],但说实话,目前真正方便有效的,个人感觉只有直接拉取Docker。这就又引出一个问题:我的研究工作的目的就是要魔改Mamba,需要从C++源文件里去重写整个前向传播和反向传播的运算过程,只是简单地使用现成的原始mamba_ssm环境根本不满足我的需要。 Windows上安装mamba_...
根据cuda、torch、python版本在mamba-ssm官方releases下载对应的包 然后pip install安装,比如 pip install mamba_ssm-2.2.2+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 对于causal_conv1d git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git cd causal_conv1d git checkout v1.0.2 #...
一、SSM(Sparse MLP)SSM是一种稀疏神经网络,通过减少神经元之间的连接来降低模型的复杂度。与传统的密集神经网络相比,SSM具有更少的参数和更低的计算成本。然而,SSM在处理复杂任务时表现不如密集神经网络。二、S4(Scale-Specific Split and Share)S4是一种改进的SSM,它在不同的尺度上对输入进行分割和共享。通过这...
因此，除了成功合体Mamba和Transformer，Jamba也达成了第二大成就：同类中第一个达到生产级规模和质量的混合架构（SSM混Transformer）（ps. Mamba就是一种状态空间模型SSM）。吞吐量和效率up 初步评估显示，Jamba在吞吐量和效率等关键指标上表现出色。首先，Jamba可以在长上下文中提供3倍吞吐量，比Mixtral 8x7B等大小相...
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...
Mamba 集中了循环神经网络（RNN）的循环框架、Transformer 的并行计算和注意力机制、状态空间模型（SSM）的线性特性。因此，为了透彻地理解 Mamba，就必需先理解这三种架构。循环神经网络 循环神经网络（RNN）具有保留内部记忆的能力，因此很擅长处理序列数据。具体来说，在每个离散时间步骤 k，标准 RNN 在处理一个向量时...
刚刚，CMU和普林斯顿的研究者发布了Mamba。这种SSM架构在语言建模上与Transformers不相上下，而且还能线性扩展，同时具有5倍的推理吞吐量！论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00752 论文一作Albert Gu表示，二次注意力对于信息密集型模型是必不可少的，但现在，再也不需要了！论文一出，直接炸翻了AI社区。英伟达...
1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general代码:docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1 ...
但实际上,SSM 和 Transformer 并不是非此即彼的两种架构,它们完全可以组合起来! 近日公布的一篇 NeurIPS 2023 论文《Block-State Transformers》就采用了这种做法,其不仅能轻松支持 65k token 长度的超长输入,而且计算效率还非常高,速度相比使用循环单元的 Transformer 足可提升十倍之多!这篇论文也得到了 Mamba 作者...
近日，波兰一个研究团队发现，如果将 SSM 与混合专家系统（MoE/Mixture of Experts）组合起来，可望让 SSM 实现大规模扩展。MoE 是目前常用于扩展 Transformer 的技术，比如近期的 Mixtral 模型就使用了这一技术，参阅机器之心文章。这个波兰研究团队给出的研究成果是 MoE-Mamba，即将 Mamba 和混合专家层组合起来的...