BriefGPT - AI 论文速递
·
Samba：高效无限上下文语言建模的简单混合状态空间模型
💡
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点，通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，将选择性SSMs集成到简化的神经网络架构中，提出了快速推断速度和线性扩展的模型Mamba。Mamba在多个模态上实现了最先进的性能，在语言建模中优于同样大小的Transformers模型。
🎯
关键要点
- 基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点。
- 通过将结构状态空间模型（SSMs）参数作为输入的函数来改进模型。
- 选择性SSMs能够在长度可选的维度上选择性地传播或遗忘信息。
- Mamba模型集成了选择性SSMs，具有快速推断速度和线性扩展性。
- Mamba在多个模态上实现了最先进的性能，尤其在语言建模中表现优于同样大小的Transformers模型。
➡️
