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Was ist Mamba?
Mamba ist eine vielversprechende LLM-Architektur, die eine Alternative zur Transformer-Architektur darstellt. Ihre Stärken liegen in der Speichereffizienz, der Skalierbarkeit und der Fähigkeit, sehr lange Sequenzen zu verarbeiten.
Mamba basiert auf State-Space-Modellen (SSM) und Gated-Multilayer-Perceptron- (MLP-) Mechanismen.
Wie funktioniert es?
- Eingabeprojektion: Die Dimensionalität der Eingangssequenz wird erhöht.
- Faltungsbasierte Verarbeitung: Es werden eine eindimensionale Faltung und eine Aktivierungsfunktion angewendet.
- Gating: Die Eingangsdaten und die Ergebnisse der Projektion werden elementweise multipliziert.
- Wiederholung: Die Schritte 2-3 können mehrmals wiederholt werden.
Vorteile der Mamba-Architektur:
- Hohe Leistung: Zeigt exzellente Ergebnisse bei LAMBADA- und PIQA-Tests und übertrifft sogar Modelle, die doppelt so groß sind.
- Speichereffizienz: Nutzt Recomputation während der Backpropagation, wodurch Speicher ähnlich wie bei Flash Attention gespart wird.
- Skalierbarkeit: Übertrifft Transformer++ bei langen Sequenzen, insbesondere bei Erhöhung der Rechenleistung und der Modellgröße.
- Langer Kontext: Kann Kontexte bis zu einer Million Token verarbeiten.
- Effizientes Kopieren von Text: Zeichnet sich bei Aufgaben zum Kopieren von Text aus.