Selective SSM提升了传统SSM的能力,使其参数可以依赖于输入,引入了一种以前时间不变模型无法实现的适应性。这导致了时变SSM的出现,它们不再使用卷积进行高效计算,而是依赖线性递归机制,这与传统模型有显著不同。 SSM + Selection (S6) 这种变体包含一个选择机制,使参数 B 和 C 以及延迟参数 Δ 依赖于输入。这使...
其次,Mamba 的核心有一个特殊的层,可以在每一步中智能地选择关注或忽略哪些信息。 选择性 SSM 层:Mamba 的核心是选择性状态空间层,允许模型根据每一步的输入选择性地传播或抑制信息。 最后,它的设计灵感来自于 FlashAttention,这使得它非常适合我们现在拥有的功能强大的计算机。 硬件友好的设计:受 FlashAttention 的...
随着mamba模型的出现,出现了mamba模型可以超越transformer的风头,视觉领域采用了vision mamba encoder(虽然说是mamba encoder, 更像是用了mamba的思想做的一个双向ssm的特征提取器), 个人认为这种新的架构应该可以用在自己的任务上, 因此进行了代码跑通尝试。 本文阐述一下我自己跑通的过程Windows系统(需要安装wsl2,li...
Selective SSM提升了传统SSM的能力,使其参数可以依赖于输入,引入了一种以前时间不变模型无法实现的适应性。这导致了时变SSM的出现,它们不再使用卷积进行高效计算,而是依赖线性递归机制,这与传统模型有显著不同。 SSM + Selection (S6) 这种变体包含一个选择机制,使参数 B 和 C 以及延迟参数 Δ 依赖于输入。这使...
Linux NVIDIA GPU PyTorch 1.12+ CUDA 11.6+ Usage We expose several levels of interface with the Mamba model. Selective SSM Mamba is based on a selective SSM layer, which is the focus of the paper (Section 3; Algorithm 2). Source: ops/selective_scan_interface.py. Mamba Block The main modu...
Linux NVIDIA GPU PyTorch 1.12+ CUDA 11.6+ For AMD cards, see additional prerequisites below. Usage We expose several levels of interface with the Mamba model. Selective SSM Mamba is based on a selective SSM layer, which is the focus of the paper (Section 3; Algorithm 2). Source: ops/sele...
选择性 SSM 层:Mamba 的核心是选择性状态空间层,允许模型根据每一步的输入选择性地传播或抑制信息。 最后,它的设计灵感来自于 FlashAttention,这使得它非常适合我们现在拥有的功能强大的计算机。 硬件友好的设计:受 FlashAttention 的启发,Mamba 的设计针对当前可用的高性能计算资源进行了优化。
操作系统:Linux 系统(以Ubuntu为例) PyTorch 版本:2.2.2 CUDA 版本:11.8 Python 版本:3.8 mamba_ssm:1.1.3 causal-conv:1.1.3 3.安装流程 3.1. 创建虚拟环境 首先,我们需要创建一个虚拟环境来安装依赖包。我们将使用 Python 3.8 创建环境,并命名为Mamba_py38。
Mamba(英文直译:眼镜蛇)是一种先进的状态空间模型(SSM),专为高效处理复杂的数据密集型序列而设计。它最近发表在由领先研究人员 Albert Gu 和 Tri Dao 撰写的论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”中。 Mamba 因其在语言处理、基因组学和音频分析等各个领域的应用而脱颖而出。这种创新模型采用线性时...
选择性 SSM 层:Mamba 的核心是选择性状态空间层,允许模型根据每一步的输入选择性地传播或抑制信息。 最后,它的设计灵感来自于 FlashAttention,这使得它非常适合我们现在拥有的功能强大的计算机。 硬件友好的设计:受 FlashAttention 的启发,Mamba 的设计针对当前可用的高性能计算资源进行了优化。