Mamba-360: Survey of state space models as transformer alternative for long sequence modelling: Methods, applications, and challenges. arXiv:2404.16112State space model for new-generation network alternative to transformers: A survey. arXiv:2404.09516Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy....
与类似规模的 Transformer 相比,Mamba 具有 5 倍的吞吐量,而且Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 Transformer 相当。性能高、效果好,Mamba 成为新的研究热点。 图1 Mamba 在推理过程中的吞吐量对比 本文将详细的解读 Mamba 架构,由于 Mamba 是基于 SSM->HiPPO->S4->Mamba 演化过来的,而 HiPPO、S4、Mamba 的一...
研究者还在 Pile 数据集上训练了一系列 Mamba-2 模型，结果显示 Mamba-2 在标准下游评估中匹配或超过 Mamba 和开源的 Transformers。例如，在 Pile 上训练了 3000 亿 token 的 2.7B 参数的 Mamba-2 在性能上超过了在同一数据集上训练的 2.8B 参数的 Mamba 和 Pythia 以及 6.9B 参数的 Pythia。系统优化：...
为了解决上述传统 SSM 的缺点,实现上下文感知型建模,Albert Gu 和 Tri Dao 提出了可用作通用序列基础模型主干网络的 Mamba,参阅报道《五倍吞吐量,性能全面包围 Transformer:新架构 Mamba 引爆 AI 圈》。 之后,他们俩又进一步提出了 Mamba-2,其中的结构化空间状态对偶(...
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(...
深度解析Transformer、RNN和Mamba的联系！通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Griffin...
它在多个方面改进了先前的工作。作者表示，「Mamba」在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展，其性能在实际数据中可提高到百万 token 长度序列，并实现 5 倍的推理吞吐量提升。消息一出，人们纷纷点赞，有人表示已经迫不及待想要把它用在大模型上了。作为通用序列模型...
Mamba架构最新进展：仅需1%计算量，新模型性能达SOTA。能做到这一点，还多亏了Transformer。通过将Transformer模型中的知识有效迁移到Mamba等替代架构中，模型能在保持较低计算成本的同时，性能更好。这就是由Mamba主创之一Albert Gu领衔的最新成果。值得一提的是，这种方法还适用于Mamba以外的非Transformer架构。从...
典型案例如大名鼎鼎的Jamba:Jamba利用Transformer架构的元素增强Mamba 结构化状态空间模型技术,提供了 256K 上下文窗口,吞吐量直接超了Transformer三倍。 除Jamba外,近日又有不少最新提出的Transformer结合Mamba的研究,效果都很赞,比如Mamba-2-Hybrid,推理速度比Transformer快8倍。
Mamba等新兴技术的引入,为Transformer提供了新的选择机制,使其能够在运行时进行动态重新参数化,有效滤除不相关信息,优化计算资源的使用。这些技术的应用不仅提升了Transformer的计算速度,还推动了硬件感知型算法的开发。 为了全面了解Mamba新兴技术的引入,我们总结了关于Mamba模型的四种变体的相关文献。