一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者

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重点标签 TransformerSSMMamba深度学习状态空间模型

文章摘要


摘要:
深度学习领域中,尽管 Transformer 架构凭借其注意力机制在多个应用领域取得了显著成功,但其计算成本随着输入规模的增加而呈二次方增长,限制了处理长文本的能力。为了解决这一问题,研究者提出了结构化状态空间序列模型(SSM),其中 Mamba 作为 SSM 的一种变体,通过高效的计算和良好的序列依赖捕获能力,成为 Transformer 的有力竞争者。

Mamba 架构的设计灵感来源于经典的状态空间模型,结合了循环神经网络(RNN)的循环框架、Transformer 的并行计算和注意力机制以及 SSM 的线性特性。它通过简单有效的选择机制和硬件感知型算法,实现了对必要数据的长期保留和快速计算,尤其在 A100 GPU 上,计算速度可提升至 3 倍。

香港理工大学的研究团队在 arXiv 上发布了关于 Mamba 的综述报告,为初学者和经验丰富的实践者提供了全面的认识。Mamba 的发展不仅包括对其基础工作机制的理解,还包括最新进展的掌握。此外,还有多篇论文关注了状态空间模型及其在视觉领域的应用。

Mamba 的成功得益于其在 RNN、Transformer 和 SSM 三种架构上的集中优势。RNN 擅长处理序列数据,Transformer 通过自注意力机制捕获全局依赖,而 SSM 通过状态方程和观察方程建模时间数据的依赖关系。Mamba-1 和 Mamba-2 的提出,进一步推动了 SSM 在序列数据建模方面的能力,尤其是在硬件感知型计算和状态空间对偶(SSD)方面的创新。

尽管 Mamba 在自然语言处理等任务上表现出色,但仍存在记忆丢失、泛化难题等挑战。研究社区正在探索改进方案,包括块设计、扫描模式和记忆管理的优化。此外,Mamba 也在向非序列数据和多模态数据的应用领域扩展,展现出处理图像、图谱和点云数据的潜力。

Mamba 的应用范围广泛,包括自然语言处理、计算机视觉、语音分析、药物发现、推荐系统以及机器人和自主系统等。尽管 Mamba 研究仍处于起步阶段,但随着技术的不断发展,Mamba 有望在多个领域实现突破,成为新一代的基础模型骨干网络。

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原文作者: 机器之心

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