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,但总体仍然延续...
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：...
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，...
Mamba 2的推出,不仅证实了模型结构的灵活性,还通过增加状态维度至256,显著增强了处理复杂任务的能力,特别是在MQAR等需要高容量状态的任务上,与初始版本相比,进步显著。 此外,研究团队的实验显示,通过在Mamba 2架构中融入4到6层注意力机制,创造出混合模型,这种结合不仅超越了纯Mamba 2和Transformer++,还强调了注意力...
MambaBEV是一种基于BEV范式和mamba2结构的创新3D目标检测模型,充分利用时序信息以处理动态场景。在nuScenes数据集上实现51.7%的NDS,突出了其有效性和准确性。通过引入TemporalMamba块,MambaBEV有效整合历史信息,改善速度估计和目标检测性能。与传统卷积层和...
MambaBEV是一种基于BEV范式和mamba2结构的创新3D目标检测模型,充分利用时序信息以处理动态场景。在nuScenes数据集上实现51.7%的NDS,突出了其有效性和准确性。通过引入TemporalMamba块,MambaBEV有效整合历史信息,改善速度估计和目标检测性能。与传统卷积层和可变形自注意力相比,该模型在全局信息交换上更具优势,并且优化了计...
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 architecturegithub.com/state-spaces/mamba 一、检查环境信息 1、检查cuda信息 保证CUDA 11.6+,使用nvidia-smi查看cuda版本。 这里如何安装cuda toolkit...
Mamba-2 的性能通过各种基准测试得到验证,证明了其优于先前模型的优势。它实现了更好的困惑度和实际运行时间,使其成为语言建模任务的强大替代方案。例如,使用 3000 亿个词元训练的 27 亿参数的 Mamba-2 在标准下游评估中优于其前身和其他模型,如 Pythia-2.8B 和 Pythia-6.9B。该模型取得了显著成果,包括更低的...
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。
(Mamba-2 架构。)Mamba-2 块通过删除连续线性投影简化了 Mamba 块;SSM 参数 、、 在块的开头生成,而不是作为 SSM 输入 的函数。添加了一个额外的规范化层,如 NormFormer中所述,以提高稳定性。 和 投影只有一个头部在 头部之间共享,类似于多值注意力 (MVA)。