由于SSM对数值十分敏感,这个操作需要做减法操作,这就会引入Catastrophic_cancellation问题,简单来说,两个大的数值十分接近,相对差值很小;但是他们减去同一个数后,变成小的数值了,相对差值就变大了。 所以改进成了无减法的版本: x = repeat(x, "... d -> ... d e", e=T) mask = torch.tril(torch.ones...
虽然\Delta已经有点遗忘门的作用,但注意到对于每个输入维度来说,\Delta只是一个标量,而A\in\mathbb{R}^{N \times 1},也就是说对应这个维度的 SSM 来说,A 在每个 hidden state 维度上的作用可以不相同,起到细粒度门控的作用,这也是 LSTM 网络里面用 element-wise product 的原因(LSTM 中遗忘门是跟隐藏层...
Vim模块中的SSM算法和Transformer中的自注意力机制都在自适应地提供全局上下文方面起到了关键作用。给定一个视觉序列 和默认的设置 。全局注意力机制和SSM的计算复杂度分别为: 其中,自注意力机制的计算复杂度和序列长度 成平方关系,而SSM的计算复杂度和序列长度 呈线性关系。这种计算效率使得Vim在处理具有长序列长度的...
Vim模块中的SSM算法和Transformer中的自注意力机制都在自适应地提供全局上下文方面起到了关键作用。给定一个视觉序列和默认的设置。全局注意力机制和SSM的计算复杂度分别为: 其中,自注意力机制的计算复杂度和序列长度成平方关系,而SSM的计算复杂度和序列长度呈线性关系。这种计算效率使得Vim在处理具有长序列长度的千兆像...
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,谷歌学术的...
在介绍Mamba 2的时候我们讲过,线性RNN(或SSM)跟线性注意力是一回事。 所以可以根据x,B,C与V,K,Q的对应关系直接复用注意力中的投影矩阵。 额外的参数包括SSM需要的A矩阵和Δt(由x投影得到),这就完成了基本的参数初始化。 之后就是SSM的运算过程,再通过投影和累加得到输出。
在介绍Mamba 2的时候我们讲过,线性RNN(或SSM)跟线性注意力是一回事。 所以可以根据x,B,C与V,K,Q的对应关系直接复用注意力中的投影矩阵。 额外的参数包括SSM需要的A矩阵和Δt(由x投影得到),这就完成了基本的参数初始化。 之后就是SSM的运算过程,再通过投影和累加得到输出。
AI21 发布了世界首个 Mamba 的生产级模型:Jamba。这个模型采用了开创性的 SSM-Transformer 架构,具有 52B(520 亿)参数,其中 12B 在生成时处于活动状态。Jamba 结合了 Joint Attention 和 Mamba 技术,支持 256K 上下文长度。单个 A100 80GB 最多可容纳 140K 上下文。与 Mixtral 8x7B 相比,长上下文的吞吐量提高...
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。
下表比较了 DenseMamba 与相对应模型的性能。DenseMamba 在测试集上表现出卓越的困惑度和准确性,优于 Mamba 和其他基于 Transformer 的模型。 总结 文章提出了一个新的框架 ——DenseSSM(密集状态空间模型),旨在通过增强隐藏信息在不同层之间的...