Save and Share:
Kas yra Mamba?
Mamba yra daug žadanti LLM architektūra, kuri siūlo alternatyvą „Transformer“ architektūrai. Jos stiprybės slypi atminties efektyvume, mastelio keitime ir gebėjime apdoroti labai ilgas sekas.
Mamba yra pagrįsta būsenų erdvės modeliais (SSM) ir varteliais paremtų daugiasluoksnių perceptronų (MLP) mechanizmais.
Kaip tai veikia?
- Įvesties projekcija: Įvesties sekos dimensija yra padidinama.
- Konvoliucinis apdorojimas: Yra pritaikoma vienmatė konvoliucija ir aktyvacijos funkcija.
- Valdymas varteliais: Įvesties duomenys ir projekcijos rezultatai yra dauginami elementas po elemento.
- Kartojimas: 2–3 veiksmai gali būti kartojami kelis kartus.
Mamba architektūros pranašumai:
- Aukštas našumas: Demonstruoja puikius rezultatus LAMBADA ir PIQA testuose, pralenkiant net dvigubai didesnius modelius.
- Atminties efektyvumas: Naudoja peraskaičiavimą atgalinio sklidimo metu, taupant atmintį panašiai kaip „Flash Attention“.
- Mastelio keitimas: Lenkia „Transformer++“ ilgomis sekomis, ypač didinant skaičiavimo galią ir modelio dydį.
- Ilgas kontekstas: Gali apdoroti kontekstą iki milijono žetonų.
- Efektyvus teksto kopijavimas: Puikiai atlieka teksto kopijavimo užduotis.