Mamba-2 架构解析：状态空间对偶性（SSD）如何统一结构化 SSM 与线性 Attention 大家好，今天我们来深入探讨 Mamba-2 架构的核心创新之一：状态空间对偶性（State Space Duality, SSD）。Mamba-2 在 Mamba 的基础上，进一步利用 SSD 将结构化状态空间模型（Structured State Space Models, SSSM）与线性 Attention 机制联系起来，从而在效率和建模能力上都取得了显著的提升。我们将从 SSM 的基本概念入手，逐步深入到 SSD 的原理，并通过代码示例来演示其具体实现。 1. 状态空间模型（SSM）基础 首先，我们来回顾一下状态空间模型（SSM）的基本概念。SSM 是一种动态系统建模方法，它通过一个隐藏状态（hidden state）来表示系统的内部状态，并使用输入和输出来描述系统的行为。一个连续时间的线性时不变（LTI）SSM 通常可以表示为： x'(t) = Ax(t) + Bu(t) // 状态方程 y(t) = Cx(t) + Du(t) // 输出方程 其中： x(t) 是状态向量， …
Jamba模型解析：混合Mamba与Transformer层实现超长上下文与高吞吐量的架构权衡
Jamba 模型解析：混合 Mamba 与 Transformer 层实现超长上下文与高吞吐量的架构权衡 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个最近备受瞩目的模型架构：Jamba。Jamba 模型巧妙地融合了 Mamba 和 Transformer 的优点，旨在解决大型语言模型 (LLM) 在处理超长上下文时面临的挑战，同时兼顾高吞吐量。我们将从架构设计、关键技术细节、性能优势等方面进行详细分析。 1. 背景与动机 在 LLM 领域，上下文长度是一个至关重要的指标。更长的上下文能够让模型更好地理解输入，从而生成更连贯、更相关的输出。然而，传统的 Transformer 模型在处理长上下文时面临着计算复杂度高、内存消耗大等问题，这限制了它们的应用场景。 Transformer 模型的核心是自注意力机制，其计算复杂度与序列长度呈平方关系 (O(n^2))。这意味着当序列长度翻倍时，计算量将增加四倍。这对于处理超长上下文（例如，超过 100,000 个 token）来说是不可接受的。 另一方面，Mamba 模型作为一种新型序列模型，采用了选择性状态空间模型 (Selective State …
Mamba架构深度解析：基于状态空间模型（SSM）实现线性时间复杂度的序列建模
Mamba架构深度解析：基于状态空间模型（SSM）实现线性时间复杂度的序列建模 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一下Mamba架构，这是一个在序列建模领域引起广泛关注的创新模型。Mamba的独特之处在于它巧妙地结合了状态空间模型（SSM）和选择机制，从而在保持高性能的同时，实现了线性时间复杂度的序列处理。 这对于处理长序列数据，例如音视频、基因组数据等，具有重要的意义。 1. 序列建模的挑战与传统RNN/Transformer的局限性 序列建模是机器学习中的一个核心任务，其目标是从输入序列中学习模式并进行预测。 常见的序列建模任务包括： 语言建模：预测句子中的下一个词。 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。 语音识别：将语音信号转换为文本。 时间序列预测：预测未来的时间序列值。 传统的序列建模方法，如循环神经网络（RNNs）和Transformer，各有优缺点： RNNs (Recurrent Neural Networks)：擅长处理变长序列，具有记忆性，但存在梯度消失/爆炸问题，难以捕捉长距离依赖关系，且计算是串行的，难以并行化。 Transformers：通过自注意力 …