Mamba-2 的核心贡献是 SSD 层及其理论,相较于 Attention,SSD 降低了计算复杂度,可以更加高效进行训练和推理;相较于 SSM,SSD实现了并行计算及矩阵运算,这样就可以充分利用 GPU 的算力。 除此之外 SSD 层的贡献外,Mamba 2 的结构也稍有改动。主要变化是与 输入并行生成SSM 参数 ( , , ) ,而不是按顺序生成...
性能方面，Mamba-2采用了新的算法（SSD），比前代提速2-8倍，对比FlashAttention-2也不遑多让，在序列长度为2K时持平，之后便一路遥遥领先。在Pile上使用300B token训练出的Mamba-2-2.7B，性能优于在同一数据集上训练的Mamba-2.8B、Pythia-2.8B，甚至是更大的Pythia-6.9B。从理论上整合了SSM和Transformer，...
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...
Mamba-2作为一种新型架构，在AI领域展现出了显著的性能提升和应用潜力。以下是对Mamba-2的进一步分析：性能提升：Mamba-2采用了新的算法（SSD），使得其性能比前代提速2-8倍。这种提升主要得益于算法优化和架构设计，使得Mamba-2在处理长序列数据时表现出色。状态空间扩展：Mamba-2的设计包括状态空间扩展和训练速度的...
MambaOut的热度刚过去没多久,Mamba-2就带着它狂飙8倍的性能炸场了。 Mamba-2的核心层是对Mamba的选择性SSM的改进,同等性能下,模型更小,消耗更低,速度更快。与Mamba不同,新一代的Mamba-2再战顶会,这次顺利拿下ICML。 其实除了Mamba-2以外,还有很多关于Mamba的改进方案也被各大顶会收录,比如视觉Mamba中稿ICML...
Mamba-2 的新算法使其能够利用更大的状态维度 (16 → 256)，同时训练速度更快。在需要更大状态容量的任务上，例如 MQAR 任务，它比 Mamba-1 有了显著的改进。此外研究者还发现，最近新出的混合模型（Jamba、Zamba）增加了一些注意力层来提高模型质量。基于这些发现，研究者将 4-6 个注意力层与 Mamba-2 层...
创新融合:描述Mamba-2模型通过创新的混合注意力机制与SSM的统一,带来了新的应用前景。 数学基础:强调数学和线性代数在模型设计和优化中的核心作用。 效率优化:通过张量收缩和块分解等技术,提高大规模数据处理和计算的效率。 信息控制:通过简化结构和使用掩码矩阵,增强模型表达能力和信息传递的效率。
在Mamba-2中,研究者们采用了“并行投影”结构,使得所有SSM参数都成为层输入的函数。通过这一设计,研究者们能够轻松地将张量并行应用于输入投影,将输入投影和输出投影矩阵分割成多个碎片,具体数量取决于张量并行度。 同时,为了维持归一化的正确性,研究者们还引入了grouped norm,其中分组数除以张量并行度,确保每个GPU都...
Mamba 是一种全新的状态空间模型架构,它在处理语言建模等密集型数据时表现出色。Mamba 基于结构化状态空间模型,并利用 FlashAttention 技术实现高效的硬件设计。Mamba 模型在推理速度上表现出色,其吞吐量比 Transformer 高出 5 倍,同时实现了序列长度的线性缩放。在实际数据上,Mamba 在处理高达百万长度的序列时性能显著...
最近,Mamba-2以其惊人的8倍性能提升,迅速成为学术界的焦点。🔥 Mamba-2的核心改进在于对选择性SSM的优化,使得模型在保持高性能的同时,变得更加紧凑、高效。🚀不仅仅Mamba-2,Mamba家族的多个改进版本也在各大顶级学术会议上大放异彩。例如,视觉Mamba成功中稿ICML 2024,而SegMamba和Swin-UMamba则双双中稿MICCAI ...