状态空间模型的新宠——Mamba2模型 | Mamba 是一种新的状态空间模型架构,在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能,Mamba基于结构化状态空间模型的,并使用FlashAttention进行高效的硬件设计和实现。Mamba 享有快速推理(吞吐量比 Transformer 高 5 倍)和序列长度线性缩放,并且其性能在高达百万长度序列的实际数据上得到...
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: ...
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写入到配置(可选) ./bin/micromamba shell init -s bash -p ~/micromamba source ~/.bashrc 创建环境,以 SVGAP 软件为环境配置目标 micromamba create -n svgap micromamba activate svgap 添加一些默认频道 micromamba configappendchannels conda-forge micromamba configappendchannels bioconda 如此就一些顺畅了...
CVPR25 JamMa 超轻量特征匹配 | 现有的最佳特征匹配器可以使用 Transformer 捕获长距离依赖关系,但却受到高空间复杂度的阻碍,导致训练难度大、推理延迟高。在特征匹配中,在性能和效率之间取得更好的平衡仍然是一个挑战。受 Mamba 线性复杂度 O(N) 的启发,我们提出了一种基于 Mamba 的超轻量级匹配器 JamMa,它可以...
xLSTM链接是LSTM一作Hochreiter团队在大模型时代打造的改进版LSTM,在模型参数2.7B、训练数据15B tokens的设定下,语言建模的PPL好于基于Transformer的LLaMa和RWKV、Mamba等明星模型结构。 主要技术创新点包括: 1. Exponential Gating:用指数激活代替sigmoid gating,和正则化、stablization state配合使用, 提高LSTM修改记忆...
为什么会这样?估计是因为使用micromamba安装环境时,默认是安装了python3.10,而python3.10默认自带的cuda版本就是v12。 那么重新创建一个虚拟环境,指定python版本为3.8,是否就可以了呢? 哎,配置环境真是麻烦死了! #人工智能AI#AI技术LLM #LLM(大型语言模型) GPT#PythonPyTorch #TensorFlow 学习 深度学习(Deep Learning...