Save and Share:
Czym jest Mamba?
Mamba to obiecująca architektura LLM, stanowiąca alternatywę dla architektury Transformer. Jej mocne strony to efektywność pamięciowa, skalowalność i zdolność do obsługi bardzo długich sekwencji.
Mamba opiera się na modelach przestrzeni stanów (SSM) i mechanizmach Gated Multilayer Perceptron (MLP).
Jak to działa?
- Projekcja wejścia: Zwiększana jest wymiarowość sekwencji wejściowej.
- Przetwarzanie konwolucyjne: Stosowana jest jednowymiarowa konwolucja i funkcja aktywacji.
- Gating (Bramkowanie): Dane wejściowe i wyniki projekcji są mnożone element po elemencie.
- Powtarzanie: Kroki 2-3 można powtarzać kilkukrotnie.
Zalety architektury Mamba:
- Wysoka wydajność: Wykazuje doskonałe wyniki w testach LAMBADA i PIQA, przewyższając nawet modele dwukrotnie większe.
- Efektywność pamięciowa: Wykorzystuje reobliczenia podczas propagacji wstecznej, oszczędzając pamięć podobnie jak Flash Attention.
- Skalowalność: Osiąga lepsze wyniki niż Transformer++ na długich sekwencjach, zwłaszcza przy zwiększaniu mocy obliczeniowej i rozmiaru modelu.
- Długi kontekst: Może przetwarzać kontekst do miliona tokenów.
- Efektywne kopiowanie tekstu: Doskonale radzi sobie z zadaniami kopiowania tekstu.