状态空间模型(SSM)作为近期备受关注的技术之一,正逐步展现出其作为Transformer替代者的潜力。 状态空间模型(SSM)概述 状态空间模型(Structured Space Model,简称SSM)源于现代控制系统理论,是一种用于描述序列在各时间步的状态表示,并根据输入预测其下一个状态的模型。SSM将输入序列通过隐状态表示进行转换,最终生成输出序列...
为了解决这个问题,这项新研究用一个可扩展性更强的状态空间模型(SSM)主干替代了传统架构中的注意力机制,开发出了一个名为 Diffusion State Space Model(DIFFUSSM)的新架构。这种新架构可以使用更少的算力,媲美或超越具有注意力模块的现有扩散模型的图像生成效果,出色地生成高分辨率图像。 得益于上周「Mamba」的发布,...
基于这些技术,作者提出了视觉状态空间二分法(VSSD)模型,并在图1(b)和(c)中展示了与基于CNN、ViT和SSM的方法相比,其在有效性和效率上的优势。具体而言,与最近提出的基于SSM的VMamba[34]相比,在ImageNet-1K数据集[7]上,作者的VSSD模型的top-1准确率提高了大约1%,同时保持了相似的计算成本。此外,作者的模型在...
近期,基于SSM-Transformer混合架构的开源商业大模型Jamba的发布,为AI模型的部署和优化提供了新的解决方案。 Jamba模型由ai21labs开发,是一个结合了自回归(SSM)和Transformer架构的混合型大模型。该模型的开发团队通过精心设计,使得Jamba在处理自然语言任务时表现出色,能够有效理解和生成文本,为用户提供高质量的交互体验。J...
12式SSM(能力向上) | 近日,日本防卫省公布的2024年度防卫白书中还披露了12式SSM(能力向上)测试弹的照片((图1),网友们从pdf抠出了原图(图2)。之前,在空自飞行开发实验团进行测试的12式SSM(能力向上)的模型照片在网上SNS上泄露(图3、图4,已打码)。12式SSM(能力向上)的准确线图也流了出来(图5、图6)。可...
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2.能否通过将曼巴模型重新铸造为矩阵乘法来加快曼巴模型的训练吗? 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%。
Histogram组件以直方图形式展示Tensor(weight、bias、gradient等)数据在训练过程中的变化趋势。深入了解模型各层效果,帮助开发者精准调整模型结构。 记录接口 Histogram 组件的记录接口如下: add_histogram(tag, values, step, walltime=None, buckets=10) 接口参数说明如下: ...
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