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...
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...
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。」 ...
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...
SSM 是卷积系统。SSM 是线性时不变系统,可显式表示为连续卷积。此外,离散时间版本可以在使用离散卷积进行训练时并行化,从而实现高效训练。 因此,SSM 是一种通用序列模型,在并行和序列环境以及各种领域(如音频、视觉、时间序列)中都能高效运行。论文第 2 章介绍了 SSM 的背景,并阐述了状态空间序列模型的这些特性。
状态空间模型(SSM)指的是一类结构化的SSM及其衍生模型,如Mamba和RetNet。这里我们简要描述代表性的结构...
本研究专注于将前沿的SSM,即Mamba模型,整合到SLAM技术中,以提高地点识别的效率并增强全局定位的能力。作者首先描述SSM的基础知识。 在第三节B部分,作者介绍了OverlapMamba的概念,其全面框架如图2所示。 然后在第三节C部分,作者详细说明了OverlapMamba块的架构,并说明如何对输入序列进行建模。
Mamba是一种简化的SSM架构。与通常使用的SSM架构不同,后者将类似线性注意力的块和多层感知器(MLP)块堆叠为Transformer,Mamba将这两个基本块集成起来构建Mamba块。如图2所示,曼巴区块可以从两个不同的角度进行观察。首先,它用激活函数代替线性类注意力或H3块中的乘法门。其次,它将SSM转化纳入MLP阻断的主要途径。Mamba...