Save and Share:
Wat is Mamba?
Mamba is een veelbelovende LLM-architectuur die een alternatief vormt voor de Transformer-architectuur. De sterke punten van Mamba liggen in de geheugenefficiëntie, schaalbaarheid en het vermogen om zeer lange sequenties te verwerken.
Mamba is gebaseerd op State Space Models (SSM) en Gated Multilayer Perceptron (MLP) mechanismen.
Hoe werkt het?
- Inputprojectie: De dimensionaliteit van de invoersequentie wordt verhoogd.
- Convolutionele verwerking: Er wordt een eendimensionale convolutie en een activeringsfunctie toegepast.
- Gating: De invoergegevens en de projectieresultaten worden elementsgewijs vermenigvuldigd.
- Herhaling: Stappen 2-3 kunnen meerdere keren worden herhaald.
Voordelen van de Mamba Architectuur:
- Hoge prestaties: Levert uitstekende resultaten op de LAMBADA- en PIQA-tests en presteert zelfs beter dan modellen die twee keer zo groot zijn.
- Geheugenefficiëntie: Maakt gebruik van herberekening tijdens backpropagation, waardoor geheugen wordt bespaard, vergelijkbaar met Flash Attention.
- Schaalbaarheid: Presteert beter dan Transformer++ bij lange sequenties, vooral wanneer de rekenkracht en modelgrootte worden verhoogd.
- Lange context: Kan context tot wel een miljoen tokens verwerken.
- Efficiënt kopiëren van tekst: Blinkt uit in taken voor het kopiëren van tekst.
