是的!这就是 Mamba 提供的功能,但在深入了解其架构之前,让我们首先来看看State Space Models. 第三部分,什么是State Space Model 还是先看看什么是State Space(状态空间) 状态空间包含完整描述系统的最小数量的变量。它是一种通过定义系统的可能状态来以数学方式表示问题的方法。 想象你在一个迷宫里,目标是从起点...
为了解决上面的问题,作者提出了一种新的选择性 SSM(Selective State Space Models,简称 S6 或 Mamba)。这种模型通过让 SSM 的矩阵 A、B、C 依赖于输入数据,从而实现了选择性。这意味着模型可以根据当前的输入动态地调整其状态,选择性地传播或忽略信息。 Mamba 集成了 S4 和 Transformer 的精华,一个更加高效(S4)...
Mamba模型采用结构化状态空间模型(Structured State Space Models,SSSM)作为其基础,通过动态调整模型内部...
State Space Models(SSM) SSM的卷积属性 HIPPO Matrix Mamba的具体创新 1.参数化矩阵 2.Hardware-Aware State Expansion 3.更简单的SSM Result 1.Efficiency 2.Language Modeling Gu, Albert, and Tri Dao. "Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces."arXiv preprint arXiv:2312.00752(20...
状态空间模型(State Space Models) 状态空间模型(SSMs)通常被认为是将刺激 映射到响应 的线性时不变系统。从数学上讲,这些模型通常被构建为线性常微分方程(ODEs): ,其中 , 、 , 为状态大小,以及跳跃连接 。 离散化(Discretization) 没看懂,后来再看一遍。
As a visual guide, expect many visualizations to develop an intuition about Mamba and State Space Models! Part 1: The Problem with Transformers To illustrate why Mamba is such an interesting architecture, let’s do a short re-cap of transformers first and explore one of its disadvantages. ...
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我们的 Mamba 语言模型与类似规模的 Transformer 相比,具有 5 倍的生成吞吐量,而且 Mamba-3B 的质量与两倍于其规模的 Transformer 相当(例如,与 Pythia-3B 相比,常识推理的平均值高出 4 分,甚至超过 Pythia-7B)。 Section 2 State Space Models 状态空间模型 结构化状态空间序列模型(Structured state space ...
Mamba-360: Survey of State Space Models as Transformer Alternative for Long Sequence Modelling: Methods, Applications, and Challenges The Mamba-360 framework is a collection of State Space Models in various Domains. Mamba-360: Survey of State Space Models as Transformer Alternative for Long Sequence...