Save and Share:
Mi az a Mamba?
A Mamba egy ígéretes LLM architektúra, amely alternatívát kínál a Transformer architektúrával szemben. Erősségei a memóriahatékonyság, a skálázhatóság és a nagyon hosszú szekvenciák kezelésének képessége.
A Mamba az állapottér-modelleken (SSM) és a Gated Multilayer Perceptron (MLP) mechanizmusokon alapul.
Hogyan működik?
- Bemeneti projekció: A bemeneti szekvencia dimenziószámát megnövelik.
- Konvolúciós feldolgozás: Egydimenziós konvolúciót és egy aktivációs függvényt alkalmaznak.
- Gating (kapuzás): A bemeneti adatokat és a projekciós eredményeket elemenként összeszorozzák.
- Ismétlés: A 2-3. lépések többször megismételhetők.
A Mamba architektúra előnyei:
- Nagy teljesítmény: Kiváló eredményeket mutat a LAMBADA és PIQA teszteken, még a kétszer akkora modelleket is felülmúlva.
- Memóriahatékonyság: Újraszámítást használ a backpropagation során, hasonlóan a Flash Attention memóriamegtakarításához.
- Skálázhatóság: Felülmúlja a Transformer++-t hosszú szekvenciákon, különösen a számítási teljesítmény és a modellméret növelésekor.
- Hosszú kontextus: Akár egymillió tokent is képes feldolgozni kontextusként.
- Hatékony szövegmásolás: Kitűnően teljesít a szövegmásolási feladatokban.