1.3 使用 SSD 搭建起 Mamba 2 二、LLM 统一理论 2.1 SSM 的矩阵形式与 Transformer 的注意力机制 2.2 统一的视角看各类模型 参考资料 在笔者之前的文章中,已经比较详细介绍了 Mamba 模型的发展历程及基本原理。在半年的进步和发展中,出现了众多基于 Mamba 的细节优化与场景应用,如 Griffin 和Jamba
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,同等性能...
mamba2最近比较火,试着安装并测试一下。 直接pip install mamba-ssm[causal-conv1d]有点问题,这里记录一下 官网如下GitHub - state-spaces/mamba: Mamba SSM architecture一、检查环境信息1、检查cuda信息保证CU…
研究者还在 Pile 数据集上训练了一系列 Mamba-2 模型,结果显示 Mamba-2 在标准下游评估中匹配或超过 Mamba 和开源的 Transformers。例如,在 Pile 上训练了 3000 亿 token 的 2.7B 参数的 Mamba-2 在性能上超过了在同一数据集上训练的 2.8B 参数的 Mamba 和 Pythia 以及 6.9B 参数的 Pythia。 系统优化:SSD...
此外,Mamba-2在模型结构和计算架构上的优化,使其能更好地与现代GPU和TPU等硬件平台协同工作,有效降低能耗,并提高训练和推理速度。这一点对于在环保和能效方面具有高要求的应用场景尤为重要。 总体而言,Mamba-2模型在技术层面带来的创新不仅体现在其理论框架的突破上,更在于具体的模型优化和计算架构调整。该模型通过引...
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...
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。
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...
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。
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 ...