在Mamba 2 中,使用“平行投影”结构,所有 SSM 参数都是层输入的函数,我们可以很容易地将 TP 应用于输入投影:将输入投影和输出投影矩阵拆分为 2、4、8 个分片,具体取决于 TP 度。我们使用一个分组范数,其组数可被 TP 度整除,因此每个 GPU 单独进行归一化。这些更改会导致每层 1 个 all-reduce,而不是 2 ...
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...
Mamba2 Architecture Block Design Multihead Patterns for Sequence Transformations System and Scaling Optimizations Tensor Parallel(张量并行) Sequence Parallel(序列并行) Variable Length(可变长度) References: Introduction 最近Mamba-2被ICML接收,实现了状态空间模型和注意力机制的大一统,不仅拥有较强的模型表现,还实...
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：...
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 2024,SegMamba和Swin-UMamba均中稿MICCAI 2024。而且现在关于Mamba的各种...
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...
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，...
普林斯顿大学和卡耐基梅隆大学的研究人员引入了状态空间对偶性(SSD) 框架,并基于此框架提出了 Mamba-2 模型,该模型结合了结构化状态空间模型(SSM) 和注意力机制的优点,通过高效的算法设计和对硬件(如张量核心)的有效利用,在保持与Transformer模型相当性能的同时,实现了2-8倍的训练速度提升。
Mamba 2 模型的论文名为 "Transformer Are SSMs",揭示了 Transformer 模型与状态空间模型的紧密联系。通过结合状态空间模型的优点,Transformer 模型可以在并行运算的同时降低内存开销。Mamba 采用状态空间模型作为其核心架构,而非 Transformer 的自注意力机制。状态空间模型通过递归方式更新隐藏状态,能够更高效地处理长序列...
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...