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...
Transformer 就是 用到了大量 Self-attention layer 的 Seq2seq model 下面来看看 Self-attention layer 都做了哪些事情 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...
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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...
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Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比 Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm,人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba(一种状态空间模型)。 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces一文中提出了Mamba,...
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 ...