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; ...
挑战包括:(1)一般 SSM 比同等大小的 RNN 和 CNN 慢得多;(2)它们在记忆长依赖关系时会很吃力,例如继承了 RNN 的梯度消失问题。 作者通过 SSM 的新算法和理论来应对这些挑战。 利用结构化 SSM 进行高效计算(S4) 遗憾的是,由于状态表示 x (t) ∈ R^N 对计算和内存的要求过高(挑战二),通用的 SSM 在实践...
挑战包括:(1)一般 SSM 比同等大小的 RNN 和 CNN 慢得多;(2)它们在记忆长依赖关系时会很吃力,例如继承了 RNN 的梯度消失问题。 作者通过 SSM 的新算法和理论来应对这些挑战。 利用结构化 SSM 进行高效计算(S4) 遗憾的是,由于状态表示 x (t) ∈ R^N 对计算和内存的要求过高(挑战二),通用的 SSM 在实践...
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...
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 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...
Mamba-2旨在解决Mamba的两个核心问题:1.和Transformer的注意力机制是什么关系?能否把两者结合使用?2.能否通过将曼巴模型重新铸造为矩阵乘法来加快曼巴模型的训练吗?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...
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。