这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer,同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。 近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系,包括Transformer、RNN、SSM和matrix mixers,这一发现具有重要意义,因为它为不同架构间的思想迁移提供了可能。本文将深入探...
近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系,包括Transformer、RNN、SSM和matrix mixers，这一发现具有重要意义,因为它为不同架构间的思想迁移提供了可能。本文将深入探讨Transformer、RNN和Mamba 2,通过详细的代数分析来理解以下几点:Transformer在某些情况下可以视为RNN(第2节)状态空间模型可能隐藏在自注意力机制的掩码中(...
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,我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章...
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,我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章...
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) 状态空间模型(SSM),像Transformer和RNN一样,可以处理序列信息,比如文本,也包括信号。 状态空间是包含能够完全描述一个系统的最少数量变量的概念。它是一种通过定义系统可能的状态来数学表示问题的方式。
Transformer在某些情况下可以视为RNN(第2节) 状态空间模型可能隐藏在自注意力机制的掩码中(第4节) Mamba在特定条件下可以重写为掩码自注意力(第5节) 这些联系不仅有趣,还可能对未来的模型设计产生深远影响。 LLM中的掩码自注意力机制 首先,让我们回顾一下经典的LLM自注意力层的结构: ...
Griffin-3B 的性能明显优于 Mamba-3B,Griffin-7B 和 Griffin-14B 的性能可与 Llama-2 相媲美,尽管它们是在少了近 7 倍的 token 上训练出来的。Hawk 能与 MQA Transformer 基线相媲美,而 Griffin 的表现则超过了这一基线。 在端侧高效训练循环模型
简介: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,我们在之前的文章中也有详细的介绍。
去年12 月,新架构Mamba引爆了 AI 圈,向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今,谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。 这一次,谷歌 DeepMind 在基础模型方面又有了新动作。 我们知道,循环神经网络(RNN)在深...
RWKV、Mamba、xLSTM等RNN衍生模型接连出现，欲挑战Transformer之霸主地位。就在近日，又有重量级人物下场——深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio，带领团队推出了全新的RNN架构，以大道至简的思想与Transformer一较高下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.01201v1 研究人员对传统的两种RNN架构LSTM和GRU，进行了...