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性能突破Transformer,新架构Mamba引爆AI圈

我爱计算机视觉  · 公众号  ·  · 2024-04-30 13:34

正文

Transformer 是现今AI 大模型的主流架构,但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长,Transformer 的局限性也逐渐凸显。最近,一项名为Mamba的研究似乎打破了这一局面它是一种基于选择性状态空间的线性时间序列建模方法,可以有效地解决传统Transformer模型在处理长序列数据时面临的计算效率问题。


我们邀请到大厂AI算法工程师,手握多个专利的Shawn老师带来——「2024顶会新捷径:魔改Mamba!」,带我们探索Mamba未来的发展趋势。


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01

老师简介

-大厂AI算法工程师,负责落地多个计算机视觉方向项目,撰写多个专利。kaggle master,2金5银,发表多篇论文,ICLR,ICDE第一作者。多次获得国内外算法竞赛top名次。

-研究方向:计算机视觉,自然语言处理,数据挖掘领域。


02

课程大纲

1)Mamba模型原理介绍

2)Mamba模型创新及实验分析

3)改进以及其他应用



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Mamba模型的创新主要体现在以下几个方面:

  • 选择性机制: Mamba引入了一种新颖的选择性机制,使得模型可以根据输入动态调整其行为。这种机制使得模型能够有效地过滤掉无关信息,并加强与任务相关的信息。相当于在RNN中引入了一种类似门控机制的方式,但在SSM的框架下更加灵活地应用于模型中。

  • 硬件感知算法: 为了进一步优化计算效率,Mamba模型采用了一种硬件感知算法,充分利用GPU的内存层次结构来提高计算速度和降低内存需求。这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势,使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。

  • 模型架构优化: Mamba模型简化了传统SSM架构,通过合并H3和MLP块,形成了一个均匀堆叠的结构。这一优化不仅简化了模型的结构,还提高了模型的灵活性和效率。


通过结合RNN和CNN的优点,并引入选择性机制和硬件感知算法,Mamba模型成功地解决了传统Transformer模型在处理长序列数据时的计算效率问题。

在各种序列数据处理任务中,包括语言、音频和基因组学数据等领域,Mamba模型展现了出色的性能和高效的计算能力。其对长序列数据的处理能力以及在各种任务中的性能表现,使其成为当前序列建模领域的一种重要解决方案




悬着的心终于死了:

被尊为Transformer挑战者的Mamba,已正式被ICLR拒绝。

得分为8/8/6/3的Mamba论文被拒,其主要原因是ICLR 2024的审稿人认为该篇文章还存在重大的缺陷,在实验评估方法上面存在一定的争议。

虽说被拒,但Mamba确实一种新型的选择性状态空间模型方法,在语言建模方面可以媲美Transformer,并且目前已经有了很多结合Mamba的研究成果。




对于还没有发过第一篇论文,还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手,学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难?近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升,身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会,总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难!

但是到了真正实操阶段才发现,并不那么简单,可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法,有人指点和引导很重要!

还在为创新点而头秃的CSer,还在愁如何写出一篇好论文的科研党,一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

很可能你卡了很久的某个点,在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。


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