Mamba: Избирательные Пространства Состояний для Моделирования Последовательностей

Обзор научной статьи, посвященной разработке Mamba, новой архитектуры для моделирования последовательностей, основанной на селективных структурированных моделях пространства состояний (SSMs). Авторы утверждают, что традиционные модели SSMs, хотя и эффективны в вычислительном отношении, уступают архитектуре Transformer в задачах, требующих контентно-зависимой логики, например, в обработке языка. Для устранения этого недостатка Mamba вводит механизм селективности, позволяющий параметрам SSMs зависеть от входных данных, что улучшает способность модели выборочно распространять или забывать информацию вдоль последовательности. Mamba демонстрирует высокую эффективность, включая линейное масштабирование по длине последовательности и значительно более высокую пропускную способность вывода по сравнению с Transformer, достигая при этом передовых результатов в различных модальностях, таких как язык, аудио и геномика. В статье подробно описывается этот механизм селективности, связанный с ним аппаратно-ориентированный параллельный алгоритм и упрощенная архитектура нейронной сети. 00:00 — Mamba: Новое поколение ИИ? 00:51 — Проблема Трансформеров и вычислительная стена 01:36 — Квадратичное масштабирование: главная слабость Трансформеров 02:23 — Секрет Mamba: Избирательная память и SSM 04:20 — Mamba в действии: Результаты и сравнения 05:16 — Сравнение Mamba и Pythia: Эффективность и качество 05:40 — Прорыв в обработке длинных последовательностей ДНК 06:30 — Новый горизонт: Будущее ИИ Плейлист большие языковые модели:    • Большие языковые модели (Large language mo...   Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Albert Gu, Tri Dao https://arxiv.org/abs/2312.00752
#Mamba #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Трансформеры #МашинноеОбучение #Технологии #Инновации #SSM #Геномика #ОбработкаДанных #Нейросети #БудущееИИ #АрхитектураИИ #МоделиИИ