与Transformer相比,rnn的问题完全相反!它的推理速度非常快,但不能并行化导致训练很慢。 人们一直在寻找一种既能像Transformer那样并行化训练,能够记住先前的信息,并且在推理时间还是随序列长度线性增长的模型,Mamba就是这样宣传的。 在介绍Mamba之前,让我们还需要介绍以下状态空间模型 The State Space Model (SSM) 状态...
因为传统的RNN不容易并行化parallel,一种解决办法是 用CNN来取代RNN。 用CNN也可以做到RNN的那种效果:输入一个seq,输出也是一个seq 但是这样存在的问题是 每一个CNN只能考虑非常有限的内容,比如上面的一个filter 可能只和3个vector相乘,而RNN可以考虑整个输入序列来决定输出。这里使 CNN可以考虑更长的序列的一个做法...
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RNN有一个循环机制,允许它们将信息从上一步传递到下一步。我们可以“展开”这个可视化,使它更明确。 在生成输出时,RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态,这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理,因为的时间与序列长度线性扩展!并且可以有无限的上下文长度(理论上...
RNN有一个循环机制,允许它们将信息从上一步传递到下一步。我们可以“展开”这个可视化,使它更明确。 在生成输出时,RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态,这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理,因为的时间与序列长度线性扩展!并且可以有无限的上下文长度(理论上...
在本篇文章中,通过将绘制RNN,transformer,和Mamba的架构图,并进行详细的对比,这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。 为了说明为什么Mamba是这样一个有趣的架构,让我们先介绍Transformer。 提供专业的人工智能知识,涉及领域包括CVNLP和数据挖掘等 overfit深度学习...
并且rnn的这种顺序性产生了另一个问题。训练不能并行进行,因为它需要按顺序完成每一步。 与Transformer相比,rnn的问题完全相反!它的推理速度非常快,但不能并行化导致训练很慢。 人们一直在寻找一种既能像Transformer那样并行化训练,能够记住先前的信息,并且在推理时间还是随序列长度线性增长的模型,Mamba就是这样宣传的...