Mamba-arkkitehtuuri LLM/AI-malleille

Kategoria(t): AI/ML Avainsanat: ,
Save and Share:

Mikä on Mamba?

Mamba on lupaava LLM-arkkitehtuuri, joka tarjoaa vaihtoehdon Transformer-arkkitehtuurille. Sen vahvuuksia ovat muistitehokkuus, skaalautuvuus ja kyky käsitellä erittäin pitkiä sekvenssejä.

Mamba perustuu tila-avaruusmalleihin (SSM) ja portitettuihin monikerroksisiin perceptron-verkkoihin (MLP).

Miten se toimii?

  1. Syötteen projektointi: Syötesekvenssin dimensionaalisuutta kasvatetaan.
  2. Konvoluutioprosessointi: Yksiulotteista konvoluutiota ja aktivointifunktiota sovelletaan.
  3. Portitus: Syöttödata ja projektoinnin tulokset kerrotaan elementti elementiltä.
  4. Toisto: Vaiheet 2–3 voidaan toistaa useita kertoja.

Mamba-arkkitehtuurin edut:

  • Erinomainen suorituskyky: Osoittaa erinomaisia tuloksia LAMBADA- ja PIQA-testeissä, jopa kaksi kertaa suurempikokoiset mallit ylittäen.
  • Muistitehokkuus: Hyödyntää uudelleenlaskentaa takaisinpropagoinnin aikana, säästäen muistia samalla tavalla kuin Flash Attention.
  • Skaalautuvuus: Suoriutuu paremmin kuin Transformer++ pitkillä sekvensseillä, erityisesti kun laskentatehoa ja mallin kokoa kasvatetaan.
  • Pitkä konteksti: Pystyy käsittelemään kontekstia jopa miljoonaan tokeniin asti.
  • Tehokas tekstin kopiointi: Suoriutuu erinomaisesti tekstin kopiointitehtävissä.

Kirjoita kommentti

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *