Save and Share:
Vad är Mamba?
Mamba är en lovande LLM-arkitektur som erbjuder ett alternativ till Transformer-arkitekturen. Dess styrkor ligger i minneseffektivitet, skalbarhet och förmågan att hantera mycket långa sekvenser.
Mamba är baserad på tillståndsrymdmodeller (SSM) och gated multilayer perceptron-mekanismer (MLP).
Hur fungerar det?
- Inmatningsprojektion: Dimensionaliteten hos inmatningssekvensen ökas.
- Convolutionell bearbetning: En-dimensionell faltning och en aktiveringsfunktion appliceras.
- Gating: Inmatningsdatan och projektionsresultaten multipliceras elementvis.
- Repetition: Steg 2–3 kan upprepas flera gånger.
Fördelar med Mamba-arkitektur:
- Hög prestanda: Demonstrerar utmärkta resultat på LAMBADA- och PIQA-tester och överträffar till och med modeller som är dubbelt så stora.
- Minneseffektivitet: Använder reberäkning under bakåtpropagering, vilket sparar minne på liknande sätt som Flash Attention.
- Skalbarhet: Presterar bättre än Transformer++ på långa sekvenser, särskilt när beräkningskraften och modellstorleken ökas.
- Lång kontext: Kan bearbeta kontext upp till en miljon tokens.
- Effektiv textkopiering: Utmärker sig i uppgifter som involverar textkopiering.