论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.21060GitHub 地址：https://github.com/state-spaces/mamba论文标题：Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality 总体而言，本文提出了 SSD（state space duality）框架，基于此，研究者设计了一个新的体系架构 M...
Mamba 的 hidden state 的维度比较高 如果一个输入 token 的 embedding 的维度是 d. Mamba 则会单独处理每一个维度, 而且每个维度的 hidden state 的 dimension 是 N. 也就是说, 总的维度 dN. 虽然 hidden state 的总大小还是和 RNN 一样不会随输入变长而变大 (Transformer 则完全不同, 详情可以看 zhihu...
Mamba 是在论文Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces中提出的。您可以在其github中找到其官方实现和模型检查点。 第一部分 Transformer的问题 先回顾一下Transformer。Transformer对任何输入文本都视为token,无论接收多少,都能通过自注意力回看之前的所有token。 当然,Transformer这么牛逼,也...
论文标题：Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09626 代码链接：https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite 在当今快速发展的计算机视觉领域，视频理解技术已成为推动行业进步的关键驱动力之一。众多研究者致力于探索...
不过该团队也注意到这一设计和《Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces》的设计有些相似；后者交替堆叠了 Mamba 层和前馈层，但得到的模型相比于单纯的 Mamba 还略有不及。该设计在图 1 中被记为 Mamba-MLP。MoE-Mamba 分开了 Mamba 层执行的每个 token 的无条件处理和 MoE 层执行...
项目地址：https://github.com/state-spaces/mamba 击败Transformer的架构，是怎样诞生的 现在的基础模型，几乎都是基于Transformer架构和其中最核心的注意力模块来构建的。为了解决Transformer在处理长序列时的计算低效问题，学界开发了很多二次方时间复杂度的架构，比如线性注意力、门控卷积和循环模型，以及结构化状态空间...
lm_eval --model mamba_ssm --model_args pretrained=state-spaces/mamba2-2.7b --tasks lambada_openai,hellaswag,piqa,arc_easy,arc_challenge,winogrande,openbookqa --device cuda --batch_size 256 lm_eval --model mamba_ssm --model_args pretrained=state-spaces/transformerpp-2.7b --tasks lambada_...
结构化状空间(Structured State Space,S4)模型最近成为了序列模型领域的一种有前景的新类别,它融合了循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和传统状态空间模型的特性。在深度学习领域,S4模型代表了一项重大创新,为设计高效且适应性强的序列模型提供了全新的方法。
结果令人振奋：Mamba 在视频专用和视频 - 语言任务中均展现出强劲的潜力，实现了效率与性能的理想平衡。这不仅是技术上的飞跃，更是对未来视频理解研究的有力推动。论文标题：Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09626 ...
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