最近,一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面,它在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的S4架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。
最近,一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面,它在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单...
Mamba一代论文年初被ICLR拒稿，当时还让许多学者集体破防，引起一阵热议。这次二代论文在理论和实验上都更丰富了，成功入选ICML 2024。作者依然是Albert Gu和Tri Dao两位。他们透露，论文题目中“Transformers are SSMs”是致敬了4年前的线性注意力经典论文“Transformers are RNNs”。那么，SSM和注意力机制究竟是怎么...
最近,一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面,它在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单...
Transformer挑战者、新架构Mamba,刚刚更新了第二代: Mamba-2,状态空间扩大8倍,训练速度提高50%! 更重要的是,团队研究发现原来Transformer和状态空间模型(SSM)竟然是近亲?? 两大主流序列建模架构,在此统一了。 没错,这篇论文的提出的重磅发现:Transformer中的注意力机制与SSM存在着非常紧密的数学联系。 团队通过提出...
Mamba 的核心在于引入了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」，这使得 Mamba 在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。当时，论文作者 Albert Gu 表示，Mamba 的成功让他对 SSM 的未来充满了信心。如今，康奈尔大学和苹果的这篇论文似乎又给 SSM 的应用前景增加了新的例证。
Mamba 的核心在于引入了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型( selective state space model)」,这使得 Mamba 在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。当时,论文作者 Albert Gu 表示,Mamba 的成功让他对 SSM 的未来充满了信心。如今,康奈尔大学和苹果的这篇论文似乎又给 SSM 的应用前景增加了新的例证。
简介:Mamba入局遥感图像分割 | Samba: 首个基于SSM的遥感高分图像语义分割框架 标题:《Samba: Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images with State Space Model》 论文:https://arxiv.org/abs/2404.01705 源码:https://github.com/zhuqinfeng1999/Samba ...
在大多数 Transformers 中，前馈层包含 8dm² 个参数，而 Mamba 论文中则让 Mamba 更小一些（约 6dm²），这样两个 Mamba 层的参数数量与一个前馈层和一个注意力层加起来差不多。为了让 Mamba 和新模型中每个 token 的活动参数数量大致一样，该团队将每个专家前向层的大小缩小到了 6dm²。除了嵌入层...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00752 Mamba的核心技术是使用“选择性状态空间”来进行序列推理，我们可以把状态空间看作是一个库房。在建模过程中，Mamba可以根据用户输入的具体情况，有选择性地去库房里拿东西或者忽略，这种灵活性使得它能够更好地处理离散型数据。例如，Mamba可以根据当前的文本输入数据，有...