MoE与Mamba强强联合，将形态空间模型扩大到数百亿参数
本能与 Mamba 一样，但所需训练步调数却少 2.2 倍。形态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文工作上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的本能。而鉴于选择性 SSM 和硬件感知型设想的 Mamba 更是表现出色，成为了鉴于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。近期也有一些钻研者在探索将 SSM 和 Mamba 与其…- 3
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MoE-Mamba
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