Mamba-2 的主要目标之一是「利用张量核心加速 SSM」。在绑定参数并引入 Head 结构后，Mamba-1 中的 SSM 变成了 SSD，这是一种更具限制性的形式，具有类似注意力的公式。并且由于 SSD 连接 SSM 和结构化矩阵，计算 SSM 的高效算法直接对应于「token-mixing」或「sequence-mixing」矩阵 M 的不同分解。因此，可以...
Mamba1:通过改进模型结构,提出了状态空间模型(SSM),训练时通过高效的算法降低了计算复杂度为线性;推理时生成每个token计算和显存是常量(在初始化SSM states之后),不随序列长度而变化。 Mamba-2的改进:提出了状态空间对偶(SSD)框架,连接了状态空间模型、结构化矩阵和注意力机制。SSD可以从三个方面来理解:SSD Model是...
写在前面:本文记录一下研究者为提升模型在长序列任务建模能力所做的相关工作,主要包括降低Transformer复杂度到线性,SSM 相关工作和长序列建模遇到的问题,并涉及一些S4,Efficent Transofmer, LLM 相关工作,尝…
前段时间，Mamba 的出现打破了这一局面，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展。随着 Mamba 的发布，这些状态空间模型 (SSM) 在中小型规模上已经可以与 Transformer 匹敌，甚至超越 Transformer，同时还能维持随序列长度的线性可扩展性，这让 Mamba 具有有利的部署特性。简单来说，Mamba 首先引入了一个简单却有效的选择...
目前，Jamba是基于Apache 2.0许可发布的，使用限制较少但不能商用。后续的微调版本，预计会在几周内推出。即便还处在研究的早期阶段，但Dagan断言，Jamba无疑展示了SSM架构的巨大前景。「这种模型的附加价值——无论是因为尺寸还是架构的创新——都可以很容易地安装到单个GPU上。」他相信，随着Mamba的继续调整，性能...
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等大小相当的Transformer模型都要高效。如下图所示，当上下文窗口达到128k时...
从理论上整合了SSM和Transformer，同等性能下，模型更小，消耗更低，速度更快。更重要的是，能够利用GPU的硬件资源（矩阵乘法单元），以及针对Transformer的一系列优化。——Mamba-2大有一统江湖之势。1代Mamba，爆发式占领AI社区 事实上，关于1代Mamba的各种研究一直在爆发性地增长，arxiv已经被各种Mamba所占领，谷歌...
在上述分析中发现随着层深度的增加，SSM 中重要隐藏状态的衰减。因此，DenseSSM 提出了一种密集连接的隐藏状态方法，以更好地保留来自浅层的细粒度信息，增强深层感知原始文本信息的能力。对于第 l 个块，DenseSSM 在其前 m 个块中密集连接隐藏状态。首先，收集浅层隐藏状态，并引入一个选择性转换模块 φ，同时将...
输入wsl --set-version Ubuntu-20.04 2和wsl --set-default-version 2,更新ubuntu需要一定时间,这之后输入wsl -l -v就会看到版本更新成了2。WSL 2似乎会随着系统的使用占用更大的内存,但可以做相应限制[4]。 Linux -> mamba_ssm环境配置过程 nice组件的安装(可选) ...
虽然顺序预填充对Transformer意义不大，但它为SSM模型带来了处理任意长提示词的可能性。考虑到这些观点，实验首先测试了可以在单个24GB A10 GPU上适应的最大序列长度。其中，批大小固定为1，使用float32精度。即使在并行预填充中，Falcon Mamba也能适应比Transformer更大的序列，而在顺序预填充中发挥了全部潜力，可以...