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大模型技术论文不断,每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读,主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点,可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技(Mamba,xLSTM,KAN)则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏。技术宅麻烦死磕AI架构设计。
Mamba的出现为带来了全新的思路和可能性,通过对结构化半可分离矩阵的各种分解方法的理论研究,可以将状态空间模型SSM与注意力机制Attention的变种进行紧密关联,进而提出一种状态空间对偶SSD的理论框架。
状态空间对偶使得研究人员设计一种新的架构 (Mamba-2),其核心层是对 Mamba(选择性SSM)进行改进,速度提高了2-8倍,同时在语言建模方面能够保持对Transformers的压力。
上一篇介绍了Mamba的概览,先来温习下Mamba-1模型公式:
其中xt为t时刻的输入,yt为t时刻的输出。定义的 本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/寸_铁/article/detail/846797
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