状态空间模型(State Space Model, SSM) SSM经常用于控制理论,其功能类似于Transformer和RNN,用于处理时间序列,如文本,信号等。 在传统上,连续的时间t,SSM就是将输入序列x(t)映射到潜在状态表示h(t)(即描述状态表示 ),并推导出预测的输出序列y(t) 。比如在图1中可以表示为: x(t)-在迷宫中向左和向下移动; ...
因此,SSM 是一种通用序列模型,在并行和序列环境以及各种领域(如音频、视觉、时间序列)中都能高效运行。论文第 2 章介绍了 SSM 的背景,并阐述了状态空间序列模型的这些特性。 不过,SSM 的通用性也有代价。原始 SSM 仍然面临两个额外挑战 —— 也许比其他模型更严重 —— 这阻碍了它们作为深度序列模型的使用。挑战...
SSM是一种基础科学模型，广泛应用于控制论、计算神经科学、信号处理等领域。论文探讨了状态空间序列模型的优点，并阐述了如何利用它们解决一般序列建模难题，同时克服自身的局限性。
Mamba-2 于是开发 SSM 和(线性)注意力之间的连接框架,我们称之为状态空间对偶 (SSD)。Mamba-2 的核心 SSD 层比 Mamba 更高效、可扩展且功能更强大。它也更简单 (~30 LoC)!相比于Mamba,Mamba-2具备8倍大的状态,训练速度提升了50%。 关于SSD 的两大观点: ...
以色列AI初创公司AI21Labs推出SSM-Transformer模型Jamba,据称是世界上第一个基于Mamba的量产级模型。通过利用传统Transformer架构的元素增强Mamba结构化状态空间模型,Jamba弥补了纯SSM模型的固有局限性。 5.谷歌推出内容真实度AI检验系统 谷歌DeepMind发现,在评估大语言模型生成的信息准确性时,Al系统可以超过人类事实检查员。
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...